論文の概要: Motion-Guided Deep Image Prior for Cardiac MRI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.04639v1
• Date: Thu, 05 Dec 2024 22:15:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-09 15:55:09.864258
• Title: Motion-Guided Deep Image Prior for Cardiac MRI
• Title（参考訳）: 心臓MRIに先立つモーションガイド深部画像
• Authors: Marc Vornehm, Chong Chen, Muhammad Ahmad Sultan, Syed Murtaza Arshad, Yuchi Han, Florian Knoll, Rizwan Ahmad,
• Abstract要約: Motion-Guided Deep Image priorは、リアルタイム心磁図の高速化のための新しい教師なし再建フレームワークである。 M-DIPは、生理的動きとフレーム間コンテンツの変化を同時にキャプチャする。 M-DIPは、ファントムデータにおける画像品質の指標と、生存中の患者データに対する高い読取スコアを達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.705503725101561
• License:
• Abstract: Cardiovascular magnetic resonance imaging is a powerful diagnostic tool for assessing cardiac structure and function. Traditional breath-held imaging protocols, however, pose challenges for patients with arrhythmias or limited breath-holding capacity. We introduce Motion-Guided Deep Image prior (M-DIP), a novel unsupervised reconstruction framework for accelerated real-time cardiac MRI. M-DIP employs a spatial dictionary to synthesize a time-dependent template image, which is further refined using time-dependent deformation fields that model cardiac and respiratory motion. Unlike prior DIP-based methods, M-DIP simultaneously captures physiological motion and frame-to-frame content variations, making it applicable to a wide range of dynamic applications. We validate M-DIP using simulated MRXCAT cine phantom data as well as free-breathing real-time cine and single-shot late gadolinium enhancement data from clinical patients. Comparative analyses against state-of-the-art supervised and unsupervised approaches demonstrate M-DIP's performance and versatility. M-DIP achieved better image quality metrics on phantom data, as well as higher reader scores for in-vivo patient data.
• Abstract（参考訳）: 心臓血管MRIは、心臓の構造と機能を評価する強力な診断ツールである。 しかし、伝統的な呼吸保持イメージングプロトコルは不整脈や呼吸保持能力の制限のある患者に課題をもたらす。 我々は、リアルタイム心臓MRIを高速化するための新しい教師なし再建フレームワークである、モーションガイド型Deep Image prior (M-DIP)を紹介した。 M-DIPは空間辞書を用いて時間依存テンプレート画像を合成し、心臓と呼吸の動きをモデル化する時間依存の変形場を用いてさらに洗練される。 従来のDIPベースの手法とは異なり、M-DIPは生理的動きとフレーム間コンテンツの変化を同時に捉え、幅広い動的応用に適用できる。 MRXCAT cine phantomデータを用いたM-DIPの検証を行った。 最先端の教師付きアプローチと教師なしアプローチの比較分析は、M-DIPの性能と汎用性を示している。 M-DIPは、ファントムデータにおける画像品質の指標と、生存中の患者データに対する高い読取スコアを達成した。

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