Abstrakt. Djupt lärande har visat lovande prestanda för komprimerad avkänning-baserad magnetisk resonans imaging. Medan djupa neurala nätverk tränas med genomsnittliga kvadratfel (MSE) förlustfunktioner kan uppnå hög toppsignal-brusförhållande, de rekonstruerade bilderna är ofta suddiga och saknar skarpa detaljer, särskilt för högre undersamplingshastigheter. På senare tid har negativa och perceptuella förlustfunktioner visat sig ge mer visuellt tilltalande resultat. Det är dock fortfarande en öppen fråga hur man (1) optimalt kombinera dessa förlustfunktioner med MSE förlustfunktion och (2) utvärdera en sådan perceptuell förbättring. I detta arbete föreslår vi en hybridmetod, där man lär sig en visuell förfining på toppen av ett MSE förlustbaserat återuppbyggnadsnätverk. Dessutom inför vi en semantisk tolkningsskala som mäter synligheten för den region som intresserar sig för både marksanning och rekonstruerade bilder, vilket gör att vi objektivt kan kvantifiera nyttan av bildens kvalitet för efterbehandling och analys. Tillämpas på en stor hjärt MRI data som simuleras med 8-faldig undersampling, visar vi signifikanta förbättringar (p < 0,01) över state-of-the-art i både en mänsklig observatörsstudie och semantisk tolkningsbarhet poäng.
Seitzer, Maximilian m.fl. föreslog en hybridmetod, där man lärde sig en visuell förfining på toppen av ett MSE förlustbaserat återuppbyggnadsnätverk REF.
Adversarial and Perceptual Refinement for Compressed Sensing MRI Reconstruction
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}