Abstrakt. Rekonstruering av magnetisk resonanstomografi (MRI) från underprovtagen k-rymd möjliggör accelererat förvärv av MRT men är ett utmanande problem. Men i många diagnostiska scenarier, är perfekta rekonstruktioner inte nödvändiga så länge bilderna gör det möjligt för kliniska utövare att extrahera kliniskt relevanta parametrar. I detta arbete presenterar vi en ny ram för djupinlärning för att rekonstruera sådana kliniska parametrar direkt från underprovade data, vilket utökar idén om applikationsdriven MRT. Vi föreslår två djupa arkitekturer, en end-toend syntes nätverk och en latent funktion interpolation nätverk, för att förutsäga hjärt segmentering kartor från extremt underprovade dynamiska MRT-data, förbi den vanliga bild rekonstruktion skede helt och hållet. Vi utför en storskalig simuleringsstudie med hjälp av data från brittiska Biobank som innehåller nästan 1000 försökspersoner och visar att med de föreslagna tillvägagångssätten kan en exakt uppskattning av kliniska parametrar som ejektionsfraktion erhållas från färre än 10 k-rymdslinjer per tidsram.
Schlemper m.fl. REF utvidgade idén om applikationsdriven MRI och presenterade ett end-to-end-syntesnätverk och ett latent interpoleringsnätverk för att förutsäga segmenteringskartor från extremt underurval av dynamiska MR-data.
Cardiac MR Segmentation from Undersampled k -space Using Deep Latent Representation Learning
{'venue': 'MICCAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}