論文の概要: Gabor Primitives for Accelerated Cardiac Cine MRI Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.05681v1
• Date: Thu, 05 Mar 2026 21:15:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-09 13:17:44.495828
• Title: Gabor Primitives for Accelerated Cardiac Cine MRI Reconstruction
• Title（参考訳）: 拡張型心内膜MRIにおけるGaborプリミティブの検討
• Authors: Wenqi Huang, Veronika Spieker, Nil Stolt-Ansó, Natascha Niessen, Maik Dannecker, Sevgi Gokce Kafali, Sila Kurugol, Julia A. Schnabel, Daniel Rueckert,
• Abstract要約: 本稿では,MRI再構成のためのGaborプリミティブを提案する。このプリミティブは,コンベロープを複雑な指数で変調し,スペクトル支持を任意のk空間に配置する。 実験により、ガボルのプリミティブは圧縮センシング、ガウスプリミティブ、ハッシュグリッドベースラインを一貫して上回り、物理的に意味のあるパラメータを持つコンパクトな連続分解表現を提供することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.26499962734637
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accelerated cardiac cine MRI requires reconstructing spatiotemporal images from highly undersampled k-space data. Implicit neural representations (INRs) enable scan-specific reconstruction without large training datasets, but encode content implicitly in network weights without physically interpretable parameters. Gaussian primitives provide an explicit and geometrically interpretable alternative, but their spectra are confined near the k-space origin, limiting high-frequency representation. We propose Gabor primitives for MRI reconstruction, modulating each Gaussian envelope with a complex exponential to place its spectral support at an arbitrary k-space location, enabling efficient representation of both smooth structures and sharp boundaries. To exploit spatiotemporal redundancy in cardiac cine, we decompose per-primitive temporal variation into a low-rank geometry basis capturing cardiac motion and a signal-intensity basis modeling contrast changes. Experiments on cardiac cine data with Cartesian and radial trajectories show that Gabor primitives consistently outperform compressed sensing, Gaussian primitives, and hash-grid INR baselines, while providing a compact, continuous-resolution representation with physically meaningful parameters.
• Abstract（参考訳）: 加速心血管MRIでは,高度にアンサンプされたk空間データから時空間像を再構成する必要がある。 Inlicit Neural representations (INR)は、大規模なトレーニングデータセットなしでスキャン固有の再構成を可能にするが、物理的に解釈可能なパラメータなしで、暗黙的にネットワーク重みにコンテンツをエンコードする。 ガウス原始体は明示的で幾何学的に解釈可能な代替手段を提供するが、それらのスペクトルは k-空間の原点の近くに限定され、高周波表現を制限する。 本稿では, 任意のk空間にスペクトル支持を配置するために, ガウスエンベロープを複素指数で変調し, 滑らかな構造と鋭い境界の両方を効率的に表現できるGaborプリミティブを提案する。 心房の時空間冗長性を生かし,心運動を計測する低ランクな幾何学ベースと,コントラストの変化をモデル化する信号強度ベースにプリミティブ毎の時間変動を分解する。 Cartesian と radial trajectories を用いた心血管データ実験では、ガボルプリミティブは圧縮センシング、ガウスプリミティブ、ハッシュグリッド INR ベースラインを一貫して上回り、物理的に意味のあるパラメータを持つコンパクトで連続的な解像度表現を提供する。

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