論文の概要: Benchmarking Self-Supervised Learning Methods for Accelerated MRI Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.14009v4
• Date: Thu, 15 May 2025 00:10:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-16 14:06:36.045637
• Title: Benchmarking Self-Supervised Learning Methods for Accelerated MRI Reconstruction
• Title（参考訳）: 高速化MRI再構成のための自己教師付き学習手法のベンチマーク
• Authors: Andrew Wang, Steven McDonagh, Mike Davies,
• Abstract要約: SSIBenchは、GTを使わずに、SSI(Self-Supervised Imaging Method)を統一し、徹底的にベンチマークするフレームワークである。 実データ上で4つの現実的なMRIシナリオにまたがる18の手法を評価し,手法のランク付けがシナリオやメトリクスによって異なる広い性能のランドスケープを示す。 再現可能な研究を加速し、参入障壁を低くするため、https.andrewwango.io/ssibenchで全てのメソッドのベンチマークとオープンソースを再実装する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.411695684313283
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Reconstructing MRI from highly undersampled measurements is crucial for accelerating medical imaging, but is challenging due to the ill-posedness of the inverse problem. While supervised deep learning (DL) approaches have shown remarkable success, they traditionally rely on fully-sampled ground truth (GT) images, which are expensive or impossible to obtain in real scenarios. This problem has created a recent surge in interest in self-supervised learning methods that do not require GT. Although recent methods are now fast approaching "oracle" supervised performance, the lack of systematic comparison and standard experimental setups are hindering targeted methodological research and precluding widespread trustworthy industry adoption. We present SSIBench, a modular and flexible comparison framework to unify and thoroughly benchmark Self-Supervised Imaging methods (SSI) without GT. We evaluate 18 methods across 4 realistic MRI scenarios on real data, showing a wide performance landscape whose method ranking differs across scenarios and metrics, exposing the need for further SSI research. Our insights also show how complementary methods could be compounded for future improvements, exemplified by a novel loss we propose, Multi-Operator Equivariant Imaging. To accelerate reproducible research and lower the barrier to entry, we provide the extensible benchmark and open-source reimplementations of all methods at https://andrewwango.github.io/ssibench, allowing researchers to rapidly and fairly contribute and evaluate new methods on the standardised setup for potential leaderboard ranking, or benchmark existing methods on custom datasets, forward operators, or models, unlocking the application of SSI to other valuable GT free domains such as 4D MRI and other nascent scientific imaging modalities.
• Abstract（参考訳）: 高アンサンプ測定によるMRI再構成は, 医療画像の高速化に不可欠であるが, 逆問題により困難である。 教師付き深層学習(DL)アプローチは目覚ましい成功を収めてきたが、従来は、実際のシナリオで得られる費用がかかるか不可能な、完全にサンプル化された基底真理(GT)画像に依存していた。 この問題により、GTを必要としない自己教師付き学習手法への関心が高まっている。 近年の手法は「おかしな」教師付き性能に急速に近づきつつあるが、体系的な比較の欠如と標準的な実験環境が、対象とする方法論研究を妨げ、幅広い信頼性のある産業採用を先導している。 GTを使わずにSSI(Self-Supervised Imaging Method)を統一し、徹底的にベンチマークするモジュール型かつ柔軟な比較フレームワークであるSSIBenchを提案する。 実データ上で4つの現実的なMRIシナリオにまたがる18の手法を評価し、その手法のランク付けがシナリオやメトリクスによって異なる広範なパフォーマンスのランドスケープを示し、さらなるSSI研究の必要性を明らかにする。 また,提案する新たな損失であるMulti-Operator Equivariant Imagingによって,補完的手法が今後の改善にどのように組み合わされることが示唆された。 再現可能な研究を加速し、導入障壁を低くするため、私たちはhttps://andrewwango.github.io/ssibenchで拡張可能なベンチマークと、すべてのメソッドのオープンソース再実装を提供し、研究者は、潜在的リーダーボードランキングの標準化された設定に関する新しいメソッドを迅速かつ公平に提供し、評価することができる。

関連論文リスト

• Fully Unsupervised Dynamic MRI Reconstruction via Diffeo-Temporal Equivariance [2.260147251787331]
  教師付き学習法は周期性を前提として欠陥があり、真の動きの撮像を禁止している。 我々は,アンサンプド計測のみから動的MRIシーケンスを再構築するための教師なしフレームワークを提案する。 我々の手法は基盤となるニューラルネットワークアーキテクチャに非依存であり、最新のパラダイムや後処理アプローチに適応するために使用することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-11T09:16:30Z)
• A Comprehensive Library for Benchmarking Multi-class Visual Anomaly Detection [52.228708947607636]
  本稿では,新しい手法のモジュラーフレームワークであるADerを包括的視覚異常検出ベンチマークとして紹介する。 このベンチマークには、産業ドメインと医療ドメインからの複数のデータセットが含まれており、15の最先端メソッドと9つの包括的なメトリクスを実装している。 我々は,異なる手法の長所と短所を客観的に明らかにし,多クラス視覚異常検出の課題と今後の方向性について考察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-05T13:40:07Z)
• SinSR: Diffusion-Based Image Super-Resolution in a Single Step [119.18813219518042]
  拡散モデルに基づく超解像(SR)法は有望な結果を示す。 しかし、それらの実践的応用は、必要な推論ステップのかなりの数によって妨げられている。 本稿では,SinSRという単一ステップのSR生成を実現するための,シンプルで効果的な手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-23T16:21:29Z)
• RIDE: Self-Supervised Learning of Rotation-Equivariant Keypoint Detection and Invariant Description for Endoscopy [83.4885991036141]
  RIDEは回転同変検出と不変記述のための学習に基づく手法である。 内視鏡画像の大規模なキュレーションを自己指導的に行う。 マッチングと相対的なポーズ推定タスクに対して、最先端のパフォーマンスを新たに設定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-18T08:16:30Z)
• Self-Supervised MRI Reconstruction with Unrolled Diffusion Models [27.143473617162304]
  自己監督型拡散再構成モデル(SSDiffRecon)を提案する。 SSDiffReconは、物理駆動処理のためのデータ一貫性ブロックと逆拡散ステップのためのクロスアテンショントランスフォーマーをインターリーブする条件拡散プロセスを表現する。 公開脳MRデータセットを用いた実験は、SSDiffReconの再構築速度と品質の点で、最先端の教師付きベースラインと自己教師付きベースラインに対する優位性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-29T03:31:46Z)
• Re-Evaluating LiDAR Scene Flow for Autonomous Driving [80.37947791534985]
  自己教師型LiDARシーンフローの一般的なベンチマークは、動的動き、非現実的な対応、非現実的なサンプリングパターンの非現実的な速度を持つ。 実世界のデータセットのスイート上で,トップメソッドのスイートを評価する。 学習に重点を置いているにもかかわらず、ほとんどのパフォーマンス向上は前処理と後処理のステップによって引き起こされる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-04T22:45:50Z)
• Iterative Data Refinement for Self-Supervised MR Image Reconstruction [18.02961646651716]
  自己教師型MR画像再構成のためのデータ改質フレームワークを提案する。 まず,自己教師付き手法と教師付き手法のパフォーマンスギャップの原因を解析する。 そして、このデータバイアスを低減するために、効果的な自己教師付きトレーニングデータ精錬法を設計する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-24T06:57:16Z)
• Generalized Real-World Super-Resolution through Adversarial Robustness [107.02188934602802]
  本稿では,実世界のSRに取り組むために,敵攻撃の一般化能力を活用したロバスト超解法を提案する。 我々の新しいフレームワークは、現実世界のSR手法の開発においてパラダイムシフトをもたらす。 単一のロバストモデルを使用することで、実世界のベンチマークで最先端の特殊な手法より優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-25T22:43:20Z)
• Unsupervised MRI Reconstruction via Zero-Shot Learned Adversarial Transformers [0.0]
  Zero-Shot Learned Adrial Transformers (SLATER) を用いた新しい非監視MRI再構成法を提案する。 アンダーサンプルテストデータ上でゼロショット再構成を行い、ネットワークパラメータを最適化して推論を行います。 脳MRIデータセットの実験は、いくつかの最先端の教師なし手法に対してSLATERの優れた性能を明らかに示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-15T02:01:21Z)
• Unsupervised MRI Reconstruction with Generative Adversarial Networks [14.253509181850502]
  生成的対向ネットワークを用いた完全サンプリングデータのないMRI再構成のためのディープラーニングフレームワークを提案する。 提案手法を2つのシナリオで検証し, 高速スピンエコー膝試験と前向きアンサンプド腹部DCEの2つのシナリオについて検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-29T22:00:49Z)
• Image Matching across Wide Baselines: From Paper to Practice [80.9424750998559]
  局所的な特徴とロバストな推定アルゴリズムの包括的なベンチマークを導入する。 パイプラインのモジュール構造は、さまざまなメソッドの容易な統合、構成、組み合わせを可能にします。 適切な設定で、古典的な解決策は依然として芸術の知覚された状態を上回る可能性があることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-03T15:20:57Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。