論文の概要: Subspace Implicit Neural Representations for Real-Time Cardiac Cine MR Imaging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.12742v1
• Date: Tue, 17 Dec 2024 10:06:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-18 14:00:01.165564
• Title: Subspace Implicit Neural Representations for Real-Time Cardiac Cine MR Imaging
• Title（参考訳）: リアルタイム心シンMRIのためのサブスペースインプシトリニューラル表現法
• Authors: Wenqi Huang, Veronika Spieker, Siying Xu, Gastao Cruz, Claudia Prieto, Julia Schnabel, Kerstin Hammernik, Thomas Kuestner, Daniel Rueckert,
• Abstract要約: 本稿では,連続した放射状データを用いたリアルタイム心血管MRIのためのサブスペース暗黙的ニューラル表現に基づく再構成フレームワークを提案する。 本手法は,トレーニング中に連続サンプリングしたラジアルk空間スポークを直接利用することにより,バイナリ化や非一様FFTの必要性を解消する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.373081514803303
• License:
• Abstract: Conventional cardiac cine MRI methods rely on retrospective gating, which limits temporal resolution and the ability to capture continuous cardiac dynamics, particularly in patients with arrhythmias and beat-to-beat variations. To address these challenges, we propose a reconstruction framework based on subspace implicit neural representations for real-time cardiac cine MRI of continuously sampled radial data. This approach employs two multilayer perceptrons to learn spatial and temporal subspace bases, leveraging the low-rank properties of cardiac cine MRI. Initialized with low-resolution reconstructions, the networks are fine-tuned using spoke-specific loss functions to recover spatial details and temporal fidelity. Our method directly utilizes the continuously sampled radial k-space spokes during training, thereby eliminating the need for binning and non-uniform FFT. This approach achieves superior spatial and temporal image quality compared to conventional binned methods at the acceleration rate of 10 and 20, demonstrating potential for high-resolution imaging of dynamic cardiac events and enhancing diagnostic capability.
• Abstract（参考訳）: 従来の心筋シンMRI法は、特に不整脈やビート・ツー・ビート変化の患者において、時間分解能と連続的な心臓動態を捉える能力を制限した振り返りゲーティングに頼っている。 これらの課題に対処するため,我々は,連続した放射状データを用いたリアルタイム心血管MRIのためのサブスペース暗黙的ニューラル表現に基づく再構成フレームワークを提案する。 このアプローチでは、2つの多層パーセプトロンを用いて空間的および時間的サブスペースベースを学習し、心血管MRIの低ランク特性を活用する。 低解像度再構成で初期化されたネットワークは、空間的詳細と時間的忠実さを回復するために、音声特異的な損失関数を用いて微調整される。 本手法は,トレーニング中に連続サンプリングしたラジアルk空間スポークを直接利用することにより,バイナリ化や非一様FFTの必要性を解消する。 本手法は, 動的心イベントの高分解能イメージングと診断能力の向上に寄与する可能性が示唆された10, 20の加速速度における従来の双極子法と比較して, 空間的, 時間的画質に優れる。

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