Abstract -Compressed avkänning magnetisk resonanstomografi (CS-MRI) möjliggör snabbt förvärv, vilket är mycket önskvärt för många kliniska tillämpningar. Detta kan inte bara minska skanningskostnaden och lätta patientbördan, men också potentiellt minska rörelse artefakter och effekten av kontrast washout, vilket ger bättre bildkvalitet. Olika från parallell bildbaserad snabb MRI, som använder flera spolar för att samtidigt ta emot MR-signaler, CS-MRI bryter Nyquist-Shannons provtagningsbarriär för att rekonstruera MRI-bilder med mycket mindre nödvändiga rådata. Detta dokument ger en djupt lärandebaserad strategi för återuppbyggnad av CS-MRI, och överbryggar en betydande klyfta mellan konventionella metoder för icke-lärande som endast arbetar med data från en enda bild, och förkunskaper från stora utbildningsdatamängder. I synnerhet föreslås en ny villkorlig alternativ modell (DAGAN) för att rekonstruera CS-MRI. I vår DAGAN arkitektur har vi utformat en förfining inlärningsmetod för att stabilisera vår U-Net-baserade generator, som ger ett end-to-end nätverk för att minska alias artefakter. För att bättre bevara textur och kanter i Index Terms-Compressed sensation, magnetisk resonanstomografi (MRT), snabb MRI, djupinlärning, generativa kontrariska nätverk (GAN), de-aliasing, inversa problem.
Guang Yang m.fl. Tillhandahåller en djupt lärandebaserad strategi för återuppbyggnad av CS-MRI, och överbryggar en betydande klyfta mellan konventionella icke-lärande metoder som arbetar endast på data från en enda bild, och förkunskaper från stora utbildningsdataset REF.
DAGAN: Deep De-Aliasing Generative Adversarial Networks for Fast Compressed Sensing MRI Reconstruction
{'venue': 'IEEE Transactions on Medical Imaging', 'journal': 'IEEE Transactions on Medical Imaging', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Mathematics', 'Computer Science']}