Temel Kavramlar
MRIの並列イメージング再構築における暗黙的ニューラル表現の重要性
Özet
MRIは長い取得時間に直面しており、並列イメージング(PI)はこの問題を緩和するための戦略として探求されている。
INRは連続関数としてオブジェクトを特徴づける深層学習技術として最近注目されており、医用画像にも応用されている。
本研究では、INRを使用した新しいMRI PI再構築手法が提案されており、その性能が他の再構築手法よりも優れていることが実験で示されている。
実験結果は、提案手法が高品質な画像を生成し、他のMRI PI再構築手法よりも優れた性能を発揮することを示している。
Introduction
MRIは非イオン化医用画像モダリティとして重要であるが、取得時間が長い課題がある。
加速化戦略にはK空間ラインの省略やPIなどが含まれる。
Methodology
MRIシステムではアンダーサンプリングされたK空間信号yはAI + nと表現され、Iは再構成すべき画像でありnは測定ノイズである。
Experiments and Results
提案手法はGRAPPA、RAKI、rRAKIなど他の手法と比較して優れた性能を示し、高品質な画像を生成することが確認された。
膝データセットでも同様に提案手法がノイズやアーティファクトを減少させ、高解像度の詳細な画像を回復した。
İstatistikler
I = fθ(γ(x), vsx)
argmin θ 1 2||I∗ − Iθ||2