Påskynda datainsamlingen av dynamisk magnetisk resonanstomografi leder till ett utmanande illusoriskt problem, som har fått stort intresse från både signalbehandling och maskininlärning samhällen under de senaste decennierna. Den viktigaste ingrediensen i problemet är hur man utnyttjar tidsmässiga korrelationer av MR-sekvensen för att lösa aliaserande artefakter. Traditionellt ledde en sådan observation till en formulering av ett optimeringsproblem, som löstes med hjälp av iterativa algoritmer. På senare tid har emellertid djupt lärandebaserade metoder blivit mycket populära på grund av deras förmåga att lösa allmänna inversa problem. I detta dokument föreslår vi en unik, ny convolutional recidiverande neurala nätverk arkitektur som rekonstruerar högkvalitativa hjärt MR-bilder från mycket underurvald k-rymd data genom att gemensamt utnyttja beroendena av temporal sekvenser samt iterativ karaktär av de traditionella optimering algoritmer. Den föreslagna arkitekturen bäddar in strukturen hos de traditionella iterativa algoritmerna och modellerar effektivt upprepningen av de iterativa återuppbyggnadsfaserna genom att använda återkommande dolda anslutningar över sådana iterationer. Dessutom läras spatio-temporala beroenden samtidigt genom att utnyttja dubbelriktade återkommande dolda anslutningar över tid sekvenser. Den föreslagna metoden kan lära sig både tidsberoendet och den iterativa återuppbyggnadsprocessen effektivt med ett mycket litet antal parametrar, samtidigt som nuvarande MR-rekonstruktionsmetoder överträffas när det gäller återuppbyggnadens noggrannhet och snabbhet. Index Terms-Recurrent neural network, convolutional neural network, dynamisk magnetisk resonanstomografi, hjärtbildsrekonstruktion.
Qin m.fl. REF föreslog också en dubbelriktad CRNN-modell för att utnyttja tidsberoendet hos dynamiska sekvenser i bilddomänen.
Convolutional Recurrent Neural Networks for Dynamic MR Image Reconstruction
{'venue': 'IEEE Transactions on Medical Imaging', 'journal': 'IEEE Transactions on Medical Imaging', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Medicine']}