論文の概要: Parallel qMRI Reconstruction from 4x Accelerated Acquisitions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.18232v1
• Date: Sun, 23 Nov 2025 00:45:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-25 18:34:24.710407
• Title: Parallel qMRI Reconstruction from 4x Accelerated Acquisitions
• Title（参考訳）: 4x加速度取得による並列qMRI再構成
• Authors: Mingi Kang,
• Abstract要約: コイル感度マップを共同で推定し、4倍の加速で、アンダーサンプリングされたk空間測定のみから画像を再構成するエンド・ツー・エンドのディープラーニングフレームワークを提案する。 心エコーが8例の被験者10名のマルチコイル脳MRIデータに対して,2倍のSENSE再構成を基礎的真実として検討した。 提案手法は,PSNR/SSIM値が低いにもかかわらず,従来のSENSE出力に比べて視覚的にスムーズな再構成を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Magnetic Resonance Imaging (MRI) acquisitions require extensive scan times, limiting patient throughput and increasing susceptibility to motion artifacts. Accelerated parallel MRI techniques reduce acquisition time by undersampling k-space data, but require robust reconstruction methods to recover high-quality images. Traditional approaches like SENSE require both undersampled k-space data and pre-computed coil sensitivity maps. We propose an end-to-end deep learning framework that jointly estimates coil sensitivity maps and reconstructs images from only undersampled k-space measurements at 4x acceleration. Our two-module architecture consists of a Coil Sensitivity Map (CSM) estimation module and a U-Net-based MRI reconstruction module. We evaluate our method on multi-coil brain MRI data from 10 subjects with 8 echoes each, using 2x SENSE reconstructions as ground truth. Our approach produces visually smoother reconstructions compared to conventional SENSE output, achieving comparable visual quality despite lower PSNR/SSIM metrics. We identify key challenges including spatial misalignment between different acceleration factors and propose future directions for improved reconstruction quality.
• Abstract（参考訳）: 磁気共鳴イメージング(MRI)の取得には、広範囲なスキャン時間、患者のスループットの制限、運動人工物への感受性の向上が必要である。 高速化された並列MRI技術は、k空間データをアンサンプすることで取得時間を短縮するが、高品質な画像の復元には堅牢な再構成法が必要である。 SENSEのような従来のアプローチでは、アンダーサンプリングされたk空間データと事前計算されたコイル感度マップの両方が必要である。 コイル感度マップを共同で推定し、4倍の加速で、アンダーサンプリングされたk空間測定のみから画像を再構成するエンド・ツー・エンドのディープラーニングフレームワークを提案する。 我々の2つのモジュールアーキテクチャは、コイル感度マップ(CSM)推定モジュールとU-NetベースのMRI再構成モジュールで構成される。 心エコーが8例の被験者10名のマルチコイル脳MRIデータに対して,2倍のSENSE再構成を基礎的真実として検討した。 提案手法は,PSNR/SSIM値が低いにもかかわらず,従来のSENSE出力に比べて視覚的にスムーズな再構成を実現する。 本研究では,異なるアクセラレーション要因間の空間的不整合を含む重要な課題を特定し,再現性の向上に向けた今後の方向性を提案する。

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