Komprimerad avkänning av magnetisk resonanstomografi (CS-MRI) har gett teoretiska grunder på vilka den tidskrävande MRI förvärvsprocessen kan påskyndas. Det är dock främst beroende av iterativa numeriska lösare, vilket fortfarande hindrar deras anpassning i tidskritiska tillämpningar. Dessutom har den senaste tidens framsteg i djupa neurala nätverk visat sin potential i datorseende och bildbehandling, men deras anpassning till MRT rekonstruktion är fortfarande i ett tidigt skede. I detta dokument föreslår vi en ny djupgående inlärningsbaserad generativ kontrarioral modell, RafineGAN, för snabb och korrekt CS-MRI-rekonstruktion. Den föreslagna modellen är en variant av fullständigt residual convolutional autoencoder och generativa kontrarisariella nätverk (GANS), särskilt utformade för CS-MRI formulering; den använder djupare generator och discriminator nätverk med cyklisk datakonsistens förlust för trogen interpolering i den givna under-samplade k-rymd data. Dessutom utnyttjar vår lösning ett kedjat nätverk för att ytterligare förbättra återuppbyggnadens kvalitet. RafineGan är snabb och korrekt rekonstruktionsprocessen är extremt snabb, så låg som tiotals millisekunder för rekonstruktion av en 256 × 256 bild, eftersom det är enkelriktad utbyggnad på ett feed-forward nätverk, och bildkvaliteten är överlägsen även för extremt låg provtagningsfrekvens (så lågt som 10%) på grund av metodens datadrivna karaktär. Vi visar att RafineGan överträffar de toppmoderna CS-MRI-metoderna med stor marginal både i fråga om körtid och bildkvalitet genom utvärdering med hjälp av flera öppna MRI-databaser. Index Terms-komprimerad avkänning, MRI, GAN, Disco-GAN, CycleGAN. Kommissionens genomförandeförordning (EU) nr 668/2014 av den 13 juni 2014 om tillämpningsföreskrifter för Europaparlamentets och rådets förordning (EU) nr 1151/2012 om kvalitetsordningar för jordbruksprodukter och livsmedel (EUT L 179, 19.6.2014, s.
Cyklisk datakonsistens förlust har använts för att förbättra prestanda CS-MRI rekonstruktion med GANs REF.
Compressed Sensing MRI Reconstruction Using a Generative Adversarial Network With a Cyclic Loss
{'venue': 'IEEE Transactions on Medical Imaging', 'journal': 'IEEE Transactions on Medical Imaging', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Mathematics', 'Computer Science']}