論文の概要: Robust plug-and-play methods for highly accelerated non-Cartesian MRI reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.01955v1
• Date: Mon, 04 Nov 2024 10:27:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:46:13.195634
• Title: Robust plug-and-play methods for highly accelerated non-Cartesian MRI reconstruction
• Title（参考訳）: 高速非カルテシアンMRI再構成のためのロバストプラグアンドプレイ法
• Authors: Pierre-Antoine Comby, Benjamin Lapostolle, Matthieu Terris, Philippe Ciuciu,
• Abstract要約: マルチコイルデータからクリーンでノイズのないMRI信号を生成するための,教師なし事前処理パイプラインを提案する。 プレコンディショニング技術と組み合わせることで,高品質なデータに対する堅牢なMRI再構成を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.724485028696543
• License:
• Abstract: Achieving high-quality Magnetic Resonance Imaging (MRI) reconstruction at accelerated acquisition rates remains challenging due to the inherent ill-posed nature of the inverse problem. Traditional Compressed Sensing (CS) methods, while robust across varying acquisition settings, struggle to maintain good reconstruction quality at high acceleration factors ($\ge$ 8). Recent advances in deep learning have improved reconstruction quality, but purely data-driven methods are prone to overfitting and hallucination effects, notably when the acquisition setting is varying. Plug-and-Play (PnP) approaches have been proposed to mitigate the pitfalls of both frameworks. In a nutshell, PnP algorithms amount to replacing suboptimal handcrafted CS priors with powerful denoising deep neural network (DNNs). However, in MRI reconstruction, existing PnP methods often yield suboptimal results due to instabilities in the proximal gradient descent (PGD) schemes and the lack of curated, noiseless datasets for training robust denoisers. In this work, we propose a fully unsupervised preprocessing pipeline to generate clean, noiseless complex MRI signals from multicoil data, enabling training of a high-performance denoising DNN. Furthermore, we introduce an annealed Half-Quadratic Splitting (HQS) algorithm to address the instability issues, leading to significant improvements over existing PnP algorithms. When combined with preconditioning techniques, our approach achieves state-of-the-art results, providing a robust and efficient solution for high-quality MRI reconstruction.
• Abstract（参考訳）: 逆問題の本質的な不正な性質のため, 高速な取得速度で高画質磁気共鳴画像(MRI)再構成を実現することは依然として困難である。 従来のCompressed Sensing(CS)手法は、様々な取得設定で堅牢であるが、高い加速係数($8)で良好な再構築品質を維持するのに苦労している。 近年のディープラーニングの進歩は再構築の質を改善しているが、純粋にデータ駆動の手法は、特に取得条件が変化すると、過度な適合や幻覚効果をもたらす傾向にある。 Plug-and-Play(PnP)アプローチは、両方のフレームワークの落とし穴を軽減するために提案されている。 簡単に言うと、PnPアルゴリズムは、最適な手作りのCSプリエントを強力なDeep Neural Network(DNN)に置き換える。 しかし、MRI再建において、既存のPnP法は、近位勾配降下(PGD)スキームの不安定さや、頑健な難聴者の訓練のためのキュレートされたノイズのないデータセットの欠如により、しばしば準最適結果をもたらす。 本研究では,マルチコイルデータからクリーンでノイズのない複雑なMRI信号を生成するための,教師なし事前処理パイプラインを提案する。 さらに、不安定性問題に対処するために、アニール付き半量子分割法(HQS)アルゴリズムを導入し、既存のPnPアルゴリズムよりも大幅に改善した。 プレコンディショニング技術と組み合わせることで,最先端のMRI画像の高精細化と高精細化を実現する。

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