在几乎不可预测且通常严重的主题运动的情况下获得的多个MR Slices的胎儿大脑的体积重建是一项具有挑战性的任务，对切片转换的初始化非常敏感。我们建议使用经过合成转换数据训练的变压器提出了一种新型的切片到体积的注册方法，该数据将MR Slices的多个堆栈模拟为序列。通过注意机制，我们的模型会自动检测切片之间的相关性，并使用来自其他切片的信息预测一个切片的转换。我们还估计了基础3D卷，以帮助切片到体积的注册，并交替更新音量和转换以提高准确性。合成数据的结果表明，与现有的最新方法相比，我们的方法可实现较低的注册误差和更好的重建质量。还进行了使用现实世界中MRI数据的实验，以证明该模型在严重的胎儿运动下提高3D重建质量的能力。

在本文中，我们开发了一种高效的回顾性深度学习方法，称为堆叠U-网，具有自助前沿，解决MRI中刚性运动伪影的问题。拟议的工作利用损坏的图像本身使用额外的知识前瞻，而无需额外的对比度数据。所提出的网络通过共享来自相同失真对象的连续片的辅助信息来学习错过的结构细节。我们进一步设计了一种堆叠的U-网的细化，便于保持图像空间细节，从而提高了像素到像素依赖性。为了执行网络培训，MRI运动伪像的模拟是不可避免的。我们使用各种类型的图像前瞻呈现了一个密集的分析：来自同一主题的其他图像对比的提出的自助前锋和前锋。实验分析证明了自助前锋的有效性和可行性，因为它不需要任何进一步的数据扫描。

休息状态功能磁共振成像（FMRI）是一种强大的成像技术，用于研究UTETO脑功能的功能发展。然而，胎儿的不可预测和过度运动具有有限的临床应用，因为它导致可以系统地改变了功能连接模式的大量信号波动。以前的研究专注于在大胎儿头部运动的情况下的运动参数的准确估计，并在每个时间点使用3D单步插值方法来恢复无动态的FMRI图像。这并不保证重建的图像对应于给定获取的数据的FMRI时间序列的最小错误表示。在这里，我们提出了一种基于胎儿FMRI散射切片的四维迭代重建的新技术。在一组真正的临床FMRI胎儿上定量评估所提出的方法的准确性。结果表明与传统的3D插值方法相比，重建质量的改进。

缩短采集时间和减少动作伪影是磁共振成像中最重要的两个问题。作为一个有前途的解决方案，已经研究了基于深度学习的高质量MR图像恢复，以产生从缩短采集时间获取的较低分辨率图像的更高分辨率和自由运动伪影图像，而不降低额外的获取时间或修改脉冲序列。然而，仍有许多问题仍然存在，以防止深度学习方法在临床环境中变得实用。具体而言，大多数先前的作品专注于网络模型，但忽略了各种下采样策略对采集时间的影响。此外，长推理时间和高GPU消耗也是瓶颈，以便在诊所部署大部分产品。此外，先验研究采用回顾性运动伪像产生随机运动，导致运动伪影的无法控制的严重程度。更重要的是，医生不确定生成的MR图像是否值得信赖，使诊断困难。为了克服所有这些问题，我们雇用了一个统一的2D深度学习神经网络，用于3D MRI超级分辨率和运动伪影，展示这种框架可以在3D MRI恢复任务中实现更好的性能与最艺术方法的其他状态，并且仍然存在GPU消耗和推理时间明显低，从而更易于部署。我们还基于加速度分析了几种下式采样策略，包括在平面内和穿过平面下采样的多种组合，并开发了一种可控和可量化的运动伪影生成方法。最后，计算并用于估计生成图像的准确性的像素 - 明智的不确定性，提供可靠诊断的附加信息。

临床实践中使用的医学图像是异质的，与学术研究中研究的扫描质量不同。在解剖学，伪影或成像参数不寻常或方案不同的极端情况下，预处理会分解。最需要对这些变化的方法可靠。提出了一种新颖的深度学习方法，以将人脑快速分割为132个区域。提出的模型使用有效的U-NET型网络，并从不同视图和分层关系的交点上受益，以在端到端训练期间融合正交2D平面和脑标签。部署了弱监督的学习，以利用部分标记的数据来进行整个大脑分割和颅内体积（ICV）的估计。此外，数据增强用于通过生成具有较高的脑扫描的磁共振成像（MRI）数据来扩展模型训练，同时保持数据隐私。提出的方法可以应用于脑MRI数据，包括头骨或任何其他工件，而无需预处理图像或性能下降。与最新的一些实验相比，使用了不同的Atlases的几项实验，以评估受过训练模型的分割性能，并且与不同内部和不同内部和不同内部方法的现有方法相比，结果显示了较高的分割精度和鲁棒性。间域数据集。

从电影心脏磁共振（CMR）成像中恢复心脏的3D运动可以评估区域心肌功能，对于理解和分析心血管疾病很重要。但是，3D心脏运动估计是具有挑战性的，因为获得的Cine CMR图像通常是2D切片，它限制了对整个平面运动的准确估计。为了解决这个问题，我们提出了一个新颖的多视图运动估计网络（Mulvimotion），该网络集成了以短轴和长轴平面获取的2D Cine CMR图像，以学习心脏的一致性3D运动场。在提出的方法中，构建了一个混合2D/3D网络，以通过从多视图图像中学习融合表示形式来生成密集的3D运动场。为了确保运动估计在3D中保持一致，在训练过程中引入了形状正则化模块，其中利用了来自多视图图像的形状信息，以提供3D运动估计的弱监督。我们对来自英国生物银行研究的580名受试者的2D Cine CMR图像进行了广泛评估，用于左心室心肌的3D运动跟踪。实验结果表明，该方法在定量和定性上优于竞争方法。

最近关于其他方式的核化图像T1辅助MRI重建的研究表明，进一步加速MRI收购其他方式的潜力。大多数最先进的方法通过开发用于固定的欠采样模式的网络架构来实现改进，而不完全利用方式之间的互补信息。尽管可以简单地修改现有的下采样模式学习算法以允许完全采样的T1加权MR图像来辅助模式学习，但是可以实现重建任务的显着改进。为此，我们提出了一个迭代框架，优化了MRI获取的另一种方式的采样下采样模式，可以在不同的下抽样因子中补充完全采样的T1加权MR图像，同时共同优化T1辅助MRI重建模型。具体地，我们所提出的方法利用两种模式之间的潜在信息的差异来确定可以最大化T1加权MR图像的辅助功率在改善MRI重建时最大化的采样模式。与常用的下采样模式和最先进的方法相比，我们在公共数据集中展示了我们在公共数据集上的学习的下采样模式的卓越表现，可以联合优化重建网络和欠采样模式以8倍的取样因子。

运动补偿的MR重建（MCMR）是一个强大的概念，具有巨大的潜力，由两个耦合的子问题组成：运动估计，假设已知图像和图像重建，假设已知运动。在这项工作中，我们为MCMR提出了一个基于学习的自我监督框架，以有效处理心脏MR成像中的非刚性运动腐败。与传统的MCMR方法相反，在重建之前估算运动并在迭代优化过程中保持不变，我们引入了动态运动估计过程，并将其嵌入到独立的优化中。我们建立了一个心脏运动估计网络，该网络通过小组的注册方法利用时间信息，并在运动估计和重建之间进行联合优化。在40个获得的2D心脏MR CINE数据集上进行的实验表明，所提出的展开的MCMR框架可以在其他最先进的方法失败的情况下以高加速度速率重建高质量的MR图像。我们还表明，关节优化机制对两个子任务（即运动估计和图像重建）都是互惠互利的，尤其是当MR图像高度不足时。

In this work, we propose a novel image reconstruction framework that directly learns a neural implicit representation in k-space for ECG-triggered non-Cartesian Cardiac Magnetic Resonance Imaging (CMR). While existing methods bin acquired data from neighboring time points to reconstruct one phase of the cardiac motion, our framework allows for a continuous, binning-free, and subject-specific k-space representation.We assign a unique coordinate that consists of time, coil index, and frequency domain location to each sampled k-space point. We then learn the subject-specific mapping from these unique coordinates to k-space intensities using a multi-layer perceptron with frequency domain regularization. During inference, we obtain a complete k-space for Cartesian coordinates and an arbitrary temporal resolution. A simple inverse Fourier transform recovers the image, eliminating the need for density compensation and costly non-uniform Fourier transforms for non-Cartesian data. This novel imaging framework was tested on 42 radially sampled datasets from 6 subjects. The proposed method outperforms other techniques qualitatively and quantitatively using data from four and one heartbeat(s) and 30 cardiac phases. Our results for one heartbeat reconstruction of 50 cardiac phases show improved artifact removal and spatio-temporal resolution, leveraging the potential for real-time CMR.

用于医学图像重建的深度神经网络传统上使用高质量的地基图像作为训练目标训练。最近关于噪声的工作（N2N）已经示出了使用与具有地面真理的多个噪声测量的潜力。然而，现有的基于N2N的方法不适合于从经历非身份变形的物体的测量来学习。本文通过补偿对象变形来提出用于训练深层重建网络的变形补偿学习（DecoLearn）方法来解决此问题。DecoLearn的一个关键组件是一个深度登记模块，它与深度重建网络共同培训，没有任何地理监督。我们在模拟和实验收集的磁共振成像（MRI）数据上验证了甲板，并表明它显着提高了成像质量。

加速的MRI从稀疏采样的信号数据中重建了临床解剖学的图像，以减少患者扫描时间。尽管最近的作品利用了深入的学习来完成这项任务，但这种方法通常只在没有信号损坏或资源限制的模拟环境中进行了探索。在这项工作中，我们探索了神经网络MRI图像重建器的增强，以增强其临床相关性。也就是说，我们提出了一个用于检测图像源的Convnet模型，该模型可以实现分类器$ f_2 $得分为$ 79.1 \％$ $。我们还证明，具有可变加速度因子的MR信号数据的培训重建器可以在临床患者扫描期间提高其平均性能，最高$ 2 \％$。当模型学会重建多个解剖和方向的MR图像时，我们提供损失功能来克服灾难性的遗忘。最后，我们提出了一种使用模拟幻影数据在临床获取数据集和计算功能有限的情况下使用模拟幻影数据预先培训重建器的方法。我们的结果为加速MRI的临床适应提供了潜在的途径。

深度学习方法已成为重建MR重建的最新采样的状态。特别是对于地面真理不可行或不可能的情况，要获取完全采样的数据，重建的自我监督的机器学习方法正在越来越多地使用。但是，在验证此类方法及其普遍性的验证中的潜在问题仍然没有得到充实的态度。在本文中，我们研究了自制算法验证未采样MR图像的重要方面：对前瞻性重建的定量评估，前瞻性和回顾性重建之间的潜在差异，常用的定量衡量标准的适用性和普遍性。研究了两种基于自我监督的denoising和先验的深层图像的自我监督算法。将这些方法与使用体内和幻影数据的最小二乘拟合以及压缩感测重建进行比较。它们的推广性通过前瞻性采样的数据与培训不同的数据进行了测试。我们表明，相对于回顾性重建/地面真理，前瞻性重建可能表现出严重的失真。此外，与感知度量相比，与像素定量指标的定量指标可能无法准确捕获感知质量的差异。此外，所有方法均显示出泛化的潜力。然而，与其他变化相比，概括性的影响更大。我们进一步表明，无参考图像指标与人类对图像质量的评级很好地对应，以研究概括性。最后，我们证明了经过调整的压缩感测重建和学习的DeNoising在所有数据上都相似地执行。

从磁共振成像（MRI）数据（称为颅骨条状）中去除非脑信号是许多神经图像分析流的组成部分。尽管它们很丰富，但通常是针对具有特定采集特性的图像量身定制的，即近乎各向异性的分辨率和T1加权（T1W）MRI对比度，这些分辨率在研究环境中很普遍。结果，现有的工具倾向于适应其他图像类型，例如在诊所常见的快速旋转回声（FSE）MRI中获得的厚切片。尽管近年来基于学习的大脑提取方法已获得吸引力，但这些方法面临着类似的负担，因为它们仅对训练过程中看到的图像类型有效。为了在成像协议的景观中实现强大的颅骨缠身，我们引入了Synthstrip，这是一种快速，基于学习的脑萃取工具。通过利用解剖学分割来生成具有解剖学，强度分布和远远超过现实医学图像范围的完全合成训练数据集，Synthstrip学会了成功推广到各种真实获得的大脑图像，从而消除了使用训练数据的需求目标对比。我们证明了合成条的功效对受试者人群的各种图像采集和决议的功效，从新生儿到成人。我们显示出与流行的颅骨基线的准确性的实质性提高 - 所有这些基线都采用单个训练有素的模型。我们的方法和标记的评估数据可在https://w3id.org/synthstrip上获得。

在过去的几年中，提出了多种基于深神经网络（DNN）的方法，以解决来自未取消采样的“ K-Space”（傅立叶域）数据的挑战性不足的反向问题。然而，反对采集过程中的变化和解剖学分布的不稳定性表明，与其经典的对应物相比，DNN体系结构对相关物理模型的概括不佳。较差的概括有效地排除了DNN适用于临床环境中不足采样的MRI重建。我们通过引入物理培养的DNN体系结构和培训方法来提高DNN方法的泛化MRI重建能力。除了模型体系结构中观察到的数据外，我们的体系结构还编码底面采样掩码，并采用适当的培训方法，该方法使用与各种无底采样掩码生成的数据一起鼓励模型概括了未散布的MRI重建问题。我们通过对公开可用的快速MRI数据集进行了广泛的实验，证明了我们的方法的附加价值。我们的物理提出的方法达到了增强的概括能力，这使得与获得的稳健性和解剖学分布的变化相比，尤其是在病理区域中，与香草DNN方法和DNN进行了显着提高，并在病理区域中进行了显着提高，并且受过培训的DNN训练，并接受了强烈的掩盖掩模的增强。接受训练的模型和代码以复制我们的实验，将在接受后用于研究目的。

由于组织和骨骼之间的相似性，在人解剖结构中广泛看到了全球相关性。由于近距离质子密度和T1/T2参数，这些相关性反映在磁共振成像（MRI）扫描中。此外，为了实现加速的MRI，k空间数据的采样不足，从而导致全球混叠伪像。卷积神经网络（CNN）模型被广泛用于加速MRI重建，但是由于卷积操作的固有位置，这些模型在捕获全球相关性方面受到限制。基于自发的变压器模型能够捕获图像特征之间的全局相关性，但是，变压器模型对MRI重建的当前贡献是微小的。现有的贡献主要提供CNN转换器混合解决方案，并且很少利用MRI的物理学。在本文中，我们提出了一种基于物理的独立（无卷积）变压器模型，标题为“多头级联SWIN变压器（MCSTRA），用于加速MRI重建。 MCSTRA将几种相互关联的MRI物理相关概念与变压器网络相结合：它通过移动的窗口自我发场机制利用了全局MR特征；它使用多头设置分别提取属于不同光谱组件的MR特征；它通过级联的网络在中间脱氧和K空间校正之间进行迭代，该网络具有K空间和中间损耗计算中的数据一致性；此外，我们提出了一种新型的位置嵌入生成机制，以使用对应于底面采样掩码的点扩散函数来指导自我发作。我们的模型在视觉上和定量上都大大优于最先进的MRI重建方法，同时描述了改善的分辨率和去除词法。

深度学习的最新发展与压缩感应相结合，可以快速重建未采样的MR图像，并实现了笛卡尔K空间轨迹的最新性能。但是，在网络训练的每次迭代中，需要将非科学家轨迹（例如径向轨迹）转换为笛卡尔网格，从而减慢了训练过程，并在训练过程中带来了不便和延迟。网络中非均匀傅立叶变换的多个迭代抵消了快速推理的深度学习优势。当前的方法通常在图像到图像网络上工作，或者在网络训练之前将非科学家轨迹网格网格，以避免重复的格栅过程。但是，图像到图像网络无法确保重建图像中的k空间数据一致性和非 - 牙犯K空间的预处理导致网格错误，而网络培训无法补偿。受到变压器网络以处理序列转导任务的远程依赖性的启发，我们建议根据采集的时间顺序重新排列径向辐条到顺序数据，并使用变压器预测从获得的辐射辐射。我们提出了新的数据增强方法，以从有限数量的受试者中生成大量培训数据。该网络可以生成不同的解剖结构。实验结果表明，与最先进的深神经网络相比，所提出的框架的性能卓越。

Magnetic Resonance Fingerprinting (MRF) is an efficient quantitative MRI technique that can extract important tissue and system parameters such as T1, T2, B0, and B1 from a single scan. This property also makes it attractive for retrospectively synthesizing contrast-weighted images. In general, contrast-weighted images like T1-weighted, T2-weighted, etc., can be synthesized directly from parameter maps through spin-dynamics simulation (i.e., Bloch or Extended Phase Graph models). However, these approaches often exhibit artifacts due to imperfections in the mapping, the sequence modeling, and the data acquisition. Here we propose a supervised learning-based method that directly synthesizes contrast-weighted images from the MRF data without going through the quantitative mapping and spin-dynamics simulation. To implement our direct contrast synthesis (DCS) method, we deploy a conditional Generative Adversarial Network (GAN) framework and propose a multi-branch U-Net as the generator. The input MRF data are used to directly synthesize T1-weighted, T2-weighted, and fluid-attenuated inversion recovery (FLAIR) images through supervised training on paired MRF and target spin echo-based contrast-weighted scans. In-vivo experiments demonstrate excellent image quality compared to simulation-based contrast synthesis and previous DCS methods, both visually as well as by quantitative metrics. We also demonstrate cases where our trained model is able to mitigate in-flow and spiral off-resonance artifacts that are typically seen in MRF reconstructions and thus more faithfully represent conventional spin echo-based contrast-weighted images.

基于深度学习的脑磁共振成像（MRI）重建方法有可能加速MRI采集过程。尽管如此，科学界缺乏适当的基准，以评估高分辨率大脑图像的MRI重建质量，并评估这些所提出的算法在存在小而且预期的数据分布班次存在下的表现。多线圈磁共振图像（MC-MRI）重建挑战提供了一种基准，其目的在于使用高分辨率，三维，T1加权MRI扫描的大型数据集。挑战有两个主要目标：1）比较该数据集和2）上的不同的MRI重建模型，并评估这些模型的概括性，以通过不同数量的接收器线圈获取的数据。在本文中，我们描述了挑战实验设计，并总结了一系列基线和艺术脑MRI重建模型的结果。我们提供有关目前MRI重建最先进的相关比较信息，并突出挑战在更广泛的临床采用之前获得所需的普遍模型。 MC-MRI基准数据，评估代码和当前挑战排行榜可公开可用。它们为脑MRI重建领域的未来发展提供了客观性能评估。

运动估计是用于评估目标器官解剖学和功能的动态医学图像处理的基本步骤。然而，通过评估局部图像相似性通过评估局部图像相似性优化运动场的基于图像的运动估计方法，易于产生令人难以置信的估计，尤其是在大运动的情况下。在这项研究中，我们提供了一种新颖的稀疏密度（DSD）的运动估计框架，其包括两个阶段。在第一阶段，我们处理原始密集图像以提取稀疏地标以表示目标器官解剖拓扑，并丢弃对运动估计不必要的冗余信息。为此目的，我们介绍一个无监督的3D地标检测网络，以提取用于目标器官运动估计的空间稀疏但代表性的地标。在第二阶段，我们从两个不同时间点的两个图像的提取稀疏地标的稀疏运动位移得出。然后，我们通过将稀疏地标位移突出回致密图像域，呈现运动重建网络来构造运动场。此外，我们从我们的两级DSD框架中使用估计的运动场作为初始化，并提高轻量级且有效的迭代优化中的运动估计质量。我们分别评估了两种动态医学成像任务的方法，分别为模型心脏运动和肺呼吸运动。与现有的比较方法相比，我们的方法产生了出色的运动估计精度。此外，广泛的实验结果表明，我们的解决方案可以提取良好代表性解剖标志，而无需手动注释。我们的代码在线公开提供。

在过去的十年中，卷积神经网络（Convnets）主导了医学图像分析领域。然而，发现脉搏的性能仍然可以受到它们无法模拟图像中体素之间的远程空间关系的限制。最近提出了众多视力变压器来解决哀悼缺点，在许多医学成像应用中展示最先进的表演。变压器可以是用于图像配准的强烈候选者，因为它们的自我注意机制能够更精确地理解移动和固定图像之间的空间对应。在本文中，我们呈现透射帧，一个用于体积医学图像配准的混合变压器-Cromnet模型。我们还介绍了三种变速器的变形，具有两个散晶变体，确保了拓扑保存的变形和产生良好校准的登记不确定性估计的贝叶斯变体。使用来自两个应用的体积医学图像的各种现有的登记方法和变压器架构进行广泛验证所提出的模型：患者间脑MRI注册和幻影到CT注册。定性和定量结果表明，传输和其变体导致基线方法的实质性改进，展示了用于医学图像配准的变压器的有效性。