Apr, 2024

CMRatt：一种基于注意力机制的加速心脏 MRI 重建方法

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TL;DR通过在深度学习模型中引入注意力机制，本研究旨在探索在心脏磁共振重建问题中整合注意力机制的潜力。我们对多种最先进的空间和通道注意力机制进行了基准测试，并使用客观指标定量评估重建质量。受表现最佳的注意力机制的启发，我们提出了一个新的、简单而有效的注意力流水线，专门为心脏图像重建任务进行了优化，优于其他最先进的注意力方法。
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发现论文，激发创造
  • CMRxRecon：用于加速图像重建竞赛的开放式心脏核磁共振图像数据集

    通过发布一个包含来自 300 个受试者的多对比度、多视角、多切片和多线圈 CMR 成像数据的数据集，我们旨在通过引入标准化的评估标准并使数据集免费向研究社区开放来促进最先进的 CMR 图像重建的进展。

    Sep, 2023

  • 基于 ADMM 的深度心脏 MRI 重建

    心脏核磁共振成像技术是一种有价值的非侵入性工具，用于识别心血管疾病，并通过基于深度学习的加速重建方法，提高动态心脏成像的重建质量和准确性。

    Oct, 2023

  • 使用卷积循环网络和优化技术的心脏 MRI 重建

    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

  • 应用注意力机制整合的网络，在 MR 图像重建过程中共享低秩、图像和 k - 空间信息，实现单次呼吸保持心脏电影成像

    提出了一种新颖的深度学习网络 A-LIKNet，它采用平行分支结构，在多个领域（包括低秩、图像和 k 空间）中嵌入信息，通过耦合的信息共享层实现领域之间的信息交换，并引入注意机制来赋予更重要的线圈或时间帧更大的权重，实现了高速重建高质量的动态磁共振图像。

    Jul, 2024

  • 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

  • 使用神经场进行加速心脏影像 MRI 的无监督重建

    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

  • DiffCMR: 快速心脏 MRI 重建与扩散概率模型

    本研究提出了一种基于条件去噪扩散概率模型的新型磁共振成像 (MRI) 图像去噪框架 DiffCMR，通过感知来自欠采样 MRI 图像切片的条件信号，并生成相应的全采样 MRI 图像切片。经过多轮合成策略的推断，验证了 DiffCMR 在 MICCAI 2023 心脏 MRI 重建挑战数据集上的心动影像重建和 T1/T2 映射任务，并显示出超越先前方法的最先进性能。

    Dec, 2023

  • 卷积循环神经网络用于动态磁共振图像重建

    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

  • 使用 k 空间数据增强和课程学习自动检测心脏 MR 运动伪影的基于 CNN 的方法

    本研究提出了基于深度学习的方法，通过数据增强技术和学习曲线，自动检测心脏磁共振心动图像（CMR）中与运动相关的伪影，该方法在 UK Biobank 数据集上取得了 0.89 ROC 曲线下区域的高分类性能

    Oct, 2018

  • 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