Jul, 2022

具注意力机制的多分支级联 Swing Transformer 在 k - 空间采样模式下用于加速磁共振图像重建

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TL;DR本文提出了一种基于物理学的独立变压器模型（Multi-head Cascaded Swin Transformers，McSTRA），用于快速磁共振成像重建，该模型结合了多个相互连接的磁共振物理相关的概念与变压器网络，具有窗口自注意机制、多头设置、级联网络等特点，并采用一种新颖的位置嵌入机制，显著优于现有 MRI 重建方法，提高了图像的分辨率和去除了混淆伪影。
mriaccelerated reconstructiontransformer modelsglobal correlationsmcstra
发现论文，激发创造
  • Swin Transformer 用于快速磁共振成像

    采用 Swin transformer 以及 multi-channel loss 的方式用于快速 MRI 重建，在进行了多个比较和消融实验以及对多模态脑肿瘤分割的实践后，得出了良好的重建效果。

    Jan, 2022

  • 基于卷积网络辅助重建 Swin Transformer 的动态 MRI 重建学习

    提出了一种名为 Reconstruction Swin Transformer (RST) 的新型架构，用于 4D MRI 重建，该架构继承了视频 Swin Transformer 的骨干设计，并引入了新的重建头部来恢复像素级强度，通过在卡片 4D MR 数据集中的实验结果进一步证实了 RST 的优越性。

    Sep, 2023

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    通过整合扩张注意力机制和卷积网络，我们提出了一种基于窗口的变换器网络，用于加速 MRI 图像重建，并通过自我监督学习进行训练。实验证明，相比于其他架构和并行域自我监督学习基准，所提出的模型在 PSNR 上平均提高了 1.40 dB，在 SSIM 上平均提高了 0.028，并且在 PSNR 上相对于并行域自我监督学习提高了 1.44 dB，在 SSIM 上提高了 0.029。

    Aug, 2023

  • 基于投影的 K 空间变换网络用于少样本径向 MRI 重建

    使用 Transformer 网络重排径向部分数据以更好地处理非直角 k 空间成像，进而提高 MRI 图像的重建质量

    Jun, 2022

  • 基于增强的 Swin Transformer 及本地 - 全局特征的交替聚合的图像超分辨重建网络

    本论文通过交替聚合局部全局特征，引入了位移卷积实现局部空间信息和通道信息的交互，并提出了块稀疏全局感知模块以进一步实现空间和通道信息的交互。同时，引入了多尺度自注意模块和低参数残差通道注意模块，实现了不同尺度上的信息聚合。在五个公开数据集上验证了提出的网络，在超分辨率方面超过了其他最先进的网络。

    Dec, 2023

  • 深层级卷积神经网络级联重建 MR 图像

    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

  • 基于稀疏图注意力机制的卷积神经网络 MRI 超分辨率

    提出利用多个卷积算子特征提取模块的 A 网络，通过多次跨特征提取模块的交互来突出关键特征，并使用基于注意力的稀疏图神经网络模块建立像素特征之间的关系，以弥补卷积神经网络模型表达能力有限的缺陷，在医学图像分辨率提高方面获得了显著的改进。

    May, 2023

  • MS-Twins: 多尺度深度自注意力网络用于医学图像分割

    提出了 MS-Twins（Multi-Scale Twins）分割模型，通过结合不同尺度和级联特征，能更好地捕捉语义和细粒度信息，解决了在医学图像分割中利用自注意力和卷积的最优化问题。在 Synapse 和 ACDC 两个常用数据集上，MS-Twins 相较于现有的网络结构有了显著的进展，在 Synapse 数据集上的性能比 SwinUNet 高出 8％，即使与最佳的完全卷积医学图像分割网络 nnUNet 相比，在 Synapse 和 ACDC 上 MS-Twins 的性能仍然稍有优势。

    Dec, 2023

  • 用深度级联卷积神经网络重建动态磁共振成像

    通过深度学习生成卡式磁共振（MR）图像序列的方法，能够加速数据采集、提高图像清晰度，且在每张 2D 图像独立重建和序列帧联合重建方面均表现出优异的性能。

    Apr, 2017

  • 混合变分网络在加速 MRI 重建中的注意力机制

    该研究提出了一种基于深度学习的关注力混合变分网络，利用 k 空间和图像域进行学习，能够更好地重建磁共振成像，并在多项重建任务中取得了优异性能。

    Jun, 2023