用深度级联卷积神经网络重建动态磁共振成像
通过卷积神经网络的深度级联,在 MRI 数据的欠采样下,提出了一种加速数据采集过程的图像重建框架,与现有的压缩感知方案相比,重建出来的图像具有更小的错误、更好的感知质量和更快的速度。该方法在保留解剖结构的同时,每张图片的重建速度能够达到 23 毫秒,足以实现实时应用。
Mar, 2017
提出了一种新颖的卷积循环神经网络(CRNN)结构,通过联合利用时间序列的依赖性和传统优化算法的迭代性质,从高度欠采样的 k 空间数据中重建高质量的心脏 MR 图像,同时学习时空相关性,优于当前 MR 重建方法在计算复杂性、重建准确性和速度方面。
Dec, 2017
研究提出了一种卷积递归神经网络(CRNN)架构,用于利用时间相关性在监督影像的心脏磁共振成像重建中。该模型结合了单图像超分辨率细化模块,相比于普通 CRNN 的实现,其在结构相似性和标准化均方误差方面,使单线圈重建提高了 4.4%和 3.9%。通过在 l1 损失中使用高通滤波器,可以更好地强调原始数据中缺失的高频细节,从而证明了该模型相较于基准案例的显著改进,并具有进一步提高心脏磁共振成像重建的潜力。
Sep, 2023
本论文提出一种基于深度学习的无监督动态磁共振成像(MRI)重建算法,通过使用一个低维流形、一个映射流形的网络和一个卷积神经网络,可以重建高空间分辨率的连续动态 MRI 序列,并在数量和质量上优于现有方法。
Oct, 2019
利用深度学习方法恢复被欠采样数据的能力可以优化 kt-SENSE 采集策略并改善无门控 kt-SENSE 重建质量,本研究在真实数据上研究监督深度学习网络对 kt-SENSE 方式获得的数据进行重建的性能,发现多线圈数据直接进行训练可以提高模型性能,并在未采样数据上应用,但其对胎儿心脏的动态特性表现不佳,建议针对胎儿心脏应用进行更有针对性的训练和评估方法。
Aug, 2023
该论文提出了一种自我监督协作学习框架(SelfCoLearn),用于从不完整的 k - 空间数据准确地重建动态磁共振图像,该框架包括双网络协作学习、重新采样数据增强和特殊设计的共同训练损失三个重要的组件。在体内数据集上进行评估,结果表明,该方法具有从不完整的 k - 空间数据中捕获必要和固有表示以实现高质量和快速动态磁共振成像的强大能力。
Aug, 2022
本文介绍了一种新的基于卷积神经网络的压缩感知技术,可以用于改善手段单一、等待时间长的 DT-CMR 采集方式的缺陷,从而更加准确地了解心脏的微观结构和组织,并为心脏疾病的治疗提供新的途径。
May, 2018
提出了一种基于隐式神经场表征的非监督方法用于心脏心电影 MRI(所谓 NF-cMRI),该方法在体内进行了评估,对于 26 倍和 52 倍的欠采样黄金角度径向多线圈采集,实现了良好的图像质量和可比较的空间和改进的时间描述,优于先进的重建技术。
Jul, 2023
通过深度学习方法提出了一种新的自适应动态 MRI 取样与重建框架,该方法根据个案特定的动态取样模式以及训练良好的 2D 动态重建网络,提高了重建质量。
Mar, 2024