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。

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