論文の概要: Sparsity-Driven Parallel Imaging Consistency for Improved Self-Supervised MRI Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.24136v1
• Date: Fri, 30 May 2025 02:11:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-02 19:47:52.728881
• Title: Sparsity-Driven Parallel Imaging Consistency for Improved Self-Supervised MRI Reconstruction
• Title（参考訳）: 自己監督型MRI画像再構成におけるスポーサリティ駆動型並列画像の一貫性
• Authors: Yaşar Utku Alçalar, Mehmet Akçakaya,
• Abstract要約: 本稿では,PD-DLネットワークを慎重に設計した摂動を用いてトレーニングする方法を提案する。 提案手法は,アーティファクトのエイリアスを効果的に低減し,高加速速度での雑音増幅を緩和することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8237889121096034
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Physics-driven deep learning (PD-DL) models have proven to be a powerful approach for improved reconstruction of rapid MRI scans. In order to train these models in scenarios where fully-sampled reference data is unavailable, self-supervised learning has gained prominence. However, its application at high acceleration rates frequently introduces artifacts, compromising image fidelity. To mitigate this shortcoming, we propose a novel way to train PD-DL networks via carefully-designed perturbations. In particular, we enhance the k-space masking idea of conventional self-supervised learning with a novel consistency term that assesses the model's ability to accurately predict the added perturbations in a sparse domain, leading to more reliable and artifact-free reconstructions. The results obtained from the fastMRI knee and brain datasets show that the proposed training strategy effectively reduces aliasing artifacts and mitigates noise amplification at high acceleration rates, outperforming state-of-the-art self-supervised methods both visually and quantitatively.
• Abstract（参考訳）: 物理駆動型ディープラーニング(PD-DL)モデルは、高速MRIスキャンの再構成を改善するための強力なアプローチであることが証明されている。 完全サンプリングされた参照データが利用できないシナリオでこれらのモデルをトレーニングするために、自己教師型学習が注目されている。 しかし、高い加速速度での応用は、しばしばアーティファクトを導入し、画像の忠実さを損なう。 そこで本研究では,PD-DLネットワークを慎重に設計した摂動を用いてトレーニングする方法を提案する。 特に,従来の自己教師型学習におけるk空間マスキングの考え方を,スパース領域に付加された摂動を正確に予測し,より信頼性が高くアーティファクトのない再構築を実現する新しい一貫性項で拡張する。 高速MRI膝と脳のデータセットから得られた結果から,提案したトレーニング戦略は人工骨のエイリアスを効果的に低減し,高い加速速度でノイズ増幅を緩和し,視覚的かつ定量的に最先端の自己監督手法より優れた結果を得た。

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