論文の概要: Dynamic-Aware Spatio-temporal Representation Learning for Dynamic MRI Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.09049v1
• Date: Wed, 15 Jan 2025 12:11:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-17 15:11:07.010108
• Title: Dynamic-Aware Spatio-temporal Representation Learning for Dynamic MRI Reconstruction
• Title（参考訳）: 動的MRI再構成のための動的認識時空間表現学習
• Authors: Dayoung Baik, Jaejun Yoo,
• Abstract要約: InRに基づく動的MRI再構成モデルであるDynamic-Aware INR (DA-INR)を提案する。 画像領域におけるダイナミックMRIデータの空間的・時間的連続性を捉え、データの時間的冗長性をモデル構造に明示的に組み込む。 その結果、DA-INRは極端アンサンプ比でも復元品質で他のモデルより優れる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.704793488616996
• License:
• Abstract: Dynamic MRI reconstruction, one of inverse problems, has seen a surge by the use of deep learning techniques. Especially, the practical difficulty of obtaining ground truth data has led to the emergence of unsupervised learning approaches. A recent promising method among them is implicit neural representation (INR), which defines the data as a continuous function that maps coordinate values to the corresponding signal values. This allows for filling in missing information only with incomplete measurements and solving the inverse problem effectively. Nevertheless, previous works incorporating this method have faced drawbacks such as long optimization time and the need for extensive hyperparameter tuning. To address these issues, we propose Dynamic-Aware INR (DA-INR), an INR-based model for dynamic MRI reconstruction that captures the spatial and temporal continuity of dynamic MRI data in the image domain and explicitly incorporates the temporal redundancy of the data into the model structure. As a result, DA-INR outperforms other models in reconstruction quality even at extreme undersampling ratios while significantly reducing optimization time and requiring minimal hyperparameter tuning.
• Abstract（参考訳）: 逆問題の一つである動的MRI再構成は、ディープラーニング技術の使用によって急増している。 特に、基礎的真理データを取得することの難しさは、教師なし学習アプローチの出現につながっている。 最近の有望な手法として暗黙的ニューラル表現(INR)があり、座標値を対応する信号値にマッピングする連続関数として定義している。 これにより、不足した情報を不完全な測定で埋めることができ、逆問題を効果的に解決することができる。 それにもかかわらず、この手法を取り入れた以前の研究は、長い最適化時間や広範なハイパーパラメータチューニングの必要性といった欠点に直面している。 画像領域における動的MRIデータの空間的・時間的連続性をキャプチャし、そのデータの時間的冗長性をモデル構造に明示的に組み込む動的MRI再構成モデルである動的認識INR(DA-INR)を提案する。 その結果、DA-INRは、極端アンサンプ比でも復元品質の他のモデルより優れ、最適化時間を大幅に短縮し、極小ハイパーパラメータチューニングを必要とする。

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