論文の概要: Continuous K-space Recovery Network with Image Guidance for Fast MRI Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.11282v1
• Date: Mon, 18 Nov 2024 04:54:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-19 14:34:28.480308
• Title: Continuous K-space Recovery Network with Image Guidance for Fast MRI Reconstruction
• Title（参考訳）: 高速MRI再構成のための画像誘導型連続K空間回復ネットワーク
• Authors: Yucong Meng, Zhiwei Yang, Minghong Duan, Yonghong Shi, Zhijian Song,
• Abstract要約: 高速MRIは、アンダーサンプリングされたk空間から高品質な画像を復元することを目的としている。 既存の方法では、アンサンプされたデータをアーティファクトのないMRI画像にマッピングするために、ディープラーニングモデルを訓練する。 画像領域誘導を用いた暗黙的ニューラル表現の新しい視点から、連続的なk空間回復ネットワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.910509015352437
• License:
• Abstract: Magnetic resonance imaging (MRI) is a crucial tool for clinical diagnosis while facing the challenge of long scanning time. To reduce the acquisition time, fast MRI reconstruction aims to restore high-quality images from the undersampled k-space. Existing methods typically train deep learning models to map the undersampled data to artifact-free MRI images. However, these studies often overlook the unique properties of k-space and directly apply general networks designed for image processing to k-space recovery, leaving the precise learning of k-space largely underexplored. In this work, we propose a continuous k-space recovery network from a new perspective of implicit neural representation with image domain guidance, which boosts the performance of MRI reconstruction. Specifically, (1) an implicit neural representation based encoder-decoder structure is customized to continuously query unsampled k-values. (2) an image guidance module is designed to mine the semantic information from the low-quality MRI images to further guide the k-space recovery. (3) a multi-stage training strategy is proposed to recover dense k-space progressively. Extensive experiments conducted on CC359, fastMRI, and IXI datasets demonstrate the effectiveness of our method and its superiority over other competitors.
• Abstract（参考訳）: 磁気共鳴画像(MRI)は、長期にわたるスキャンの課題に直面しながら臨床診断に欠かせないツールである。 取得時間を短縮するために、高速MRI再構成は、アンダーサンプルk空間から高品質な画像を復元することを目的としている。 既存の方法では、アンサンプされたデータをアーティファクトのないMRI画像にマッピングするために、ディープラーニングモデルを訓練する。 しかしながら、これらの研究はしばしばk空間のユニークな性質を見落とし、画像処理のために設計された一般的なネットワークを直接適用し、k空間の正確な学習はほとんど探索されていない。 本研究では,画像領域誘導による暗黙的神経表現の新たな視点から,連続的なk空間回復ネットワークを提案する。 具体的には,(1)暗黙的ニューラル表現に基づくエンコーダ・デコーダ構造をカスタマイズし,アンサンプされたk値を連続的にクエリする。 2) 画像誘導モジュールは,低品質MRI画像から意味情報をマイニングし,k空間回復をさらに導くように設計されている。 (3) 高密度k空間を段階的に回復する多段階学習戦略が提案されている。 CC359, fastMRI, IXIデータセットを用いた大規模な実験により, 提案手法の有効性と競合相手に対する優位性を実証した。

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