Magnetisk resonansbild (MRI) rekonstruktion är en allvarligt illaplacerad linjär invers uppgift krävande tid och resursintensiva beräkningar som i hög grad kan byta av noggrannhet för hastighet i realtid avbildning. Dessutom är state-of-the-art komprimerad avkänning (CS) analytics inte medvetna om den bild diagnostiska kvaliteten. För att klara av dessa utmaningar lägger vi fram ett nytt CS-ramverk som genomsyrar fördelarna med generativa kontrariska nätverk (GAN) för att utbilda ett (lågdimensionellt) grenrör av diagnostisk kvalitet MR-bilder från historiska patienter. Genom att använda en blandning av minst-squares (LS) GANs och pixel-wise 1 kostnad, ett djupt kvarvarande nätverk med hoppa anslutningar tränas som generator som lär sig att ta bort alias artefakter genom att projicera på grenröret. LSGAN lär sig texturdetaljerna, medan 1 styr högfrekvent buller. Ett flerlagers konvolutionellt neuralt nätverk tränas sedan gemensamt baserat på diagnostiska kvalitetsbilder för att diskriminera projektionskvaliteten. Testfasen utför feed-forward-utbredning över generatornätet som kräver en mycket låg beräkningsgrund. Omfattande utvärderingar görs på en stor kontrastförstärkt MR- datauppsättning av pediatriska patienter. I synnerhet, bilder som betygsätts baserat på expert radiologer bekräftar att GANCS hämtar höga kontrastbilder med detaljerad struktur i förhållande till konventionella CS, och pixel-wise scheman. Dessutom erbjuder det återuppbyggnad under några millisekunder, två storleksordningar snabbare än toppmoderna CS-MRI-system.
M Mardani m.fl. I REF föreslås en ny ram för komprimerad avkänning som använder GAN för att utbilda ett lågdimensionellt antal bilder av diagnostisk kvalitet.
Deep Generative Adversarial Networks for Compressed Sensing Automates MRI
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}