論文の概要: Motion-Robust Deep Reconstruction for Free-Breathing Cardiac Cine MRI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.20687v1
• Date: Wed, 20 May 2026 04:31:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-21 19:19:56.475068
• Title: Motion-Robust Deep Reconstruction for Free-Breathing Cardiac Cine MRI
• Title（参考訳）: 自由出血性心内膜MRIにおけるモーション・ロバスト深部再建術
• Authors: Mahmut Yurt, Kanghyun Ryu, Zhitao Li, Xucheng Zhu, Xianglun Mao, Martin Janich, Marcus Alley, Kawin Setsompop, John Pauly, Shreyas Vasanawala, Ali Syed,
• Abstract要約: 自由呼吸のラジアル獲得は制限を緩和するが、高い加速で頑健な再構築は、顕著なストリークアーティファクトのために難しいままである。 Cine-DLは、ターゲットkスペース前処理と高速モデルベース深層再構成を結合した臨床指向のフレームワークである。 実験の結果,Cine-DLは定量的な測定値と視覚的忠実度を常に改善し,日常的かつ時間に敏感なシネMRIの臨床応用に向けての実践的な道のりを支えていることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.896454236357851
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Conventional cardiac cine MRI relies on breath-hold Cartesian acquisitions, which are vulnerable to motion artifacts and can be uncomfortable or infeasible, particularly for pediatric and other noncompliant patients who cannot reliably hold their breath. Free-breathing radial acquisitions can alleviate these limitations, but robust reconstruction at high acceleration remains challenging due to prominent streak artifacts. To address these limitations, we propose Cine-DL, a clinically oriented framework that couples targeted k-space preprocessing with fast, model-based deep reconstruction. In this pipeline, raw free-breathing radial data undergo retrospective cardiac binning and respiratory gating to resolve cardiac phases and discard motion-corrupted spokes. We then introduce Streak Optimized Coil Compression (SOC), which explicitly preserves cardiac signals while suppressing peripheral interference that typically drives the streak artifacts. The resulting 2D+t cine series is reconstructed with an unrolled network that alternates a ResNet proximal operator with physics-based data consistency updates solved via conjugate gradient. We further employ a memory-efficient training strategy that reduces peak memory usage. We evaluate Cine-DL on free-breathing volunteer data against established baselines (k-t SENSE and iGRASP) and demonstrate clinical translation via hospital deployment on newly acquired patient data. Our experiments show that Cine-DL consistently improves quantitative metrics and visual fidelity, supporting a practical route toward routine, time-sensitive clinical adoption of free-breathing cine MRI.
• Abstract（参考訳）: 従来の心血管MRIは呼吸保持型カルテシア取得に依存しており、運動アーチファクトに対して脆弱であり、特に確実に呼吸を保てない小児や他の非コンプライアンス患者にとって不快または無効である。 自由呼吸ラジアル獲得はこれらの制限を緩和することができるが、高い加速での堅牢な再構築は、顕著なストリークアーティファクトのために依然として困難である。 これらの制約に対処するため、我々は、ターゲットk空間前処理と高速モデルベース深層再構成を結合した臨床指向のフレームワークであるCine-DLを提案する。 本パイプラインでは, 心期を解消し, 運動停止スポークを廃棄するために, 心室細動と呼吸ギャティングを経時的に行う生のフリーブレスティングラジアルデータについて検討した。 次に、Streak Optimized Coil Compression (SOC)を導入し、ストリークアーティファクトを駆動する末梢干渉を抑えながら、心臓信号を明示的に保存する。 結果として得られた2D+t cineシリーズは、ResNet近位演算子と、共役勾配によって解決された物理ベースのデータ一貫性更新を交互に置き換える、非ローリングネットワークで再構成される。 さらに、ピークメモリ使用量を削減するメモリ効率のトレーニング戦略を採用しています。 我々は,Cine-DLを定型ベースライン(k-t SENSE,iGRASP)に対してフリーブレスティングボランティアデータに基づいて評価し,新たに取得した患者データに基づいて,院内導入による臨床翻訳を実演した。 実験の結果,Cine-DLは定量的な測定値と視覚的忠実度を常に改善し,日常的かつ時間に敏感なシネMRIの臨床応用に向けての実践的な道のりを支えていることがわかった。

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