Abstrakt. Komprimerad sensorisk MRI är ett klassiskt omvänt problem inom området datortomografi, vilket accelererar MR-avbildningen genom att mäta mindre k-rymdsdata. De djupa neurala nätverksmodellerna ger den starkare representationsförmågan och snabbare rekonstruktion jämfört med "shallow" optimeringsbaserade metoder. I de befintliga djupbaserade CS-MRI-modellerna förbises dock den semantiska övervakningsinformationen på hög nivå från massiva segmenteringsmärkningar i MRT-datauppsättningen. I detta dokument föreslog vi ett segmenteringsmedvetet djupfusionsnätverk kallat SADFN för komprimerad sensorisk magnetröntgen. Metoden med multilagerfunktionsaggregation (MLFA) introduceras här för att sammansmälta alla funktioner från olika lager i segmenteringsnätverket. Därefter tillhandahålls de aggregerade temakartorna med semantisk information till varje lager i återuppbyggnadsnätverket med en funktionsfusionsstrategi. Detta garanterar att återuppbyggnadsnätverket är medvetet om de olika regionerna i den bild det rekonstruerar, vilket förenklar kartläggningen av funktionen. Vi bevisar nyttan av cross-layer och kors-task informationsfusion strategi genom jämförande studie. Omfattande experiment på Hjärnsegmenteringsriktmärke MRBrainS validerade att den föreslagna SADFN-modellen uppnår toppmodern noggrannhet vid komprimerad sensorisk MRI. Detta dokument ger ett nytt tillvägagångssätt för att styra den visuella uppgiften på låg nivå genom att använda informationen från uppgiften på mellannivå eller hög nivå.
En liknande insats beskrevs i REF, där ett segmenteringsmedvetet djupfusionsnätverk föreslogs för att använda segmenteringsetiketterna i MRT dataset för att underlätta MRT compressive sensing recovery.
A Segmentation-aware Deep Fusion Network for Compressed Sensing MRI
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}