Dynamic magnetic resonance image reconstruction from incomplete k-space data has generated great research interest due to its capability to reduce scan time. Never-theless, the reconstruction problem is still challenging due to its ill-posed nature. Recently, diffusion models espe-cially score-based generative models have exhibited great potential in algorithm robustness and usage flexi-bility. Moreover, the unified framework through the variance exploding stochastic differential equation (VE-SDE) is proposed to enable new sampling methods and further extend the capabilities of score-based gener-ative models. Therefore, by taking advantage of the uni-fied framework, we proposed a k-space and image Du-al-Domain collaborative Universal Generative Model (DD-UGM) which combines the score-based prior with low-rank regularization penalty to reconstruct highly under-sampled measurements. More precisely, we extract prior components from both image and k-space domains via a universal generative model and adaptively handle these prior components for faster processing while maintaining good generation quality. Experimental comparisons demonstrated the noise reduction and detail preservation abilities of the proposed method. Much more than that, DD-UGM can reconstruct data of differ-ent frames by only training a single frame image, which reflects the flexibility of the proposed model.
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近年来,基于深度学习的平行成像(PI)取得了巨大进展,以加速磁共振成像(MRI)。然而,现有方法的性能和鲁棒性仍然可以是不受欢迎的。在这项工作中,我们建议通过柔性PI重建,创建的重量K-Space Genera-Tive模型(WKGM)来探索K空间域学习。具体而言,WKGM是一种通用的K空间域模型,在其中有效地纳入了K空间加权技术和高维空间增强设计,用于基于得分的Genererative模型训练,从而实现良好和强大的重建。此外,WKGM具有灵活性,因此可以与各种传统的K空间PI模型协同结合,从而产生基于学习的先验以产生高保真重建。在具有不同采样模式和交流电因子的数据集上进行实验性重新构建表明,WKGM可以通过先验良好的K-Space生成剂获得最新的重建结果。
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磁共振成像是临床诊断的重要工具。但是,它遭受了漫长的收购时间。深度学习的利用,尤其是深层生成模型,在磁共振成像中提供了积极的加速和更好的重建。然而,学习数据分布作为先验知识并从有限数据中重建图像仍然具有挑战性。在这项工作中,我们提出了一种新颖的Hankel-K空间生成模型(HKGM),该模型可以从一个k-空间数据的训练集中生成样品。在先前的学习阶段,我们首先从k空间数据构建一个大的Hankel矩阵,然后从大型Hankel矩阵中提取多个结构化的K空间贴片,以捕获不同斑块之间的内部分布。从Hankel矩阵中提取斑块使生成模型可以从冗余和低级别的数据空间中学习。在迭代重建阶段,可以观察到所需的解决方案遵守学识渊博的先验知识。通过将其作为生成模型的输入来更新中间重建解决方案。然后,通过对测量数据对其Hankel矩阵和数据一致性组合施加低排名的惩罚来替代地进行操作。实验结果证实,单个K空间数据中斑块的内部统计数据具有足够的信息来学习强大的生成模型并提供最新的重建。
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Although recent deep learning methods, especially generative models, have shown good performance in fast magnetic resonance imaging, there is still much room for improvement in high-dimensional generation. Considering that internal dimensions in score-based generative models have a critical impact on estimating the gradient of the data distribution, we present a new idea, low-rank tensor assisted k-space generative model (LR-KGM), for parallel imaging reconstruction. This means that we transform original prior information into high-dimensional prior information for learning. More specifically, the multi-channel data is constructed into a large Hankel matrix and the matrix is subsequently folded into tensor for prior learning. In the testing phase, the low-rank rotation strategy is utilized to impose low-rank constraints on tensor output of the generative network. Furthermore, we alternately use traditional generative iterations and low-rank high-dimensional tensor iterations for reconstruction. Experimental comparisons with the state-of-the-arts demonstrated that the proposed LR-KGM method achieved better performance.
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减少磁共振(MR)图像采集时间可能会使MR检查更容易获得。包括深度学习模型在内的先前艺术已致力于解决长期MRI成像时间的问题。最近,深层生成模型在算法鲁棒性和使用灵活性方面具有巨大的潜力。然而,无法直接学习或使用任何现有方案。此外,还值得研究的是,深层生成模型如何在混合域上很好地工作。在这项工作中,通过利用基于深度能量的模型,我们提出了一个K空间和图像域协作生成模型,以全面估算从采样量未采样的测量中的MR数据。与最先进的实验比较表明,所提出的混合方法的重建精度较小,在不同的加速因子下更稳定。
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最近,对深度学习进行了广泛的研究,以加速动态磁共振(MR)成像,并取得了令人鼓舞的进步。但是,如果没有完全采样的参考数据进行培训,当前方法可能在恢复细节或结构方面具有有限的能力。为了应对这一挑战,本文提出了一个自我监督的协作学习框架(SelfCollearn),以从无效的K-Space数据中进行准确的动态MR图像重建。拟议的框架配备了三个重要组成部分,即双网络协作学习,重新启动数据增强和专门设计的共同培训损失。该框架可以灵活地与数据驱动的网络和基于模型的迭代未滚动网络集成。我们的方法已在体内数据集上进行了评估,并将其与四种最新方法进行了比较。结果表明,我们的方法具有很强的能力,可以从无效的K空间数据捕获直接重建的基本和固有表示形式,因此可以实现高质量且快速的动态MR成像。
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基于分数的扩散模型为使用数据分布的梯度建模图像提供了一种强大的方法。利用学到的分数函数为先验,在这里,我们引入了一种从条件分布中进行测量的方法,以便可以轻松地用于求解成像中的反问题,尤其是用于加速MRI。简而言之,我们通过denoising得分匹配来训练连续的时间依赖分数函数。然后,在推论阶段,我们在数值SDE求解器和数据一致性投影步骤之间进行迭代以实现重建。我们的模型仅需要用于训练的幅度图像,但能够重建复杂值数据,甚至扩展到并行成像。所提出的方法是不可知论到子采样模式,可以与任何采样方案一起使用。同样,由于其生成性质,我们的方法可以量化不确定性,这是标准回归设置不可能的。最重要的是,我们的方法还具有非常强大的性能,甚至击败了经过全面监督训练的模型。通过广泛的实验,我们在质量和实用性方面验证了我们方法的优势。
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降解扩散概率模型(DDPM)已显示在MRI重建中具有出色的性能。从连续的随机微分方程(SDE)的角度来看,DDPM的反向过程可被视为最大化重建的MR图像的能量,从而导致SDE序列发散。因此,提出了用于MRI重建的修改高频DDPM模型。从其连续的SDE观点(称为高频空间SDE)(HFS-SDE),MR图像的能量浓缩低频部分不再得到放大,并且扩散过程更多地集中在获取高频的先验信息上。它不仅提高了扩散模型的稳定性,而且还提供了更好地恢复高频细节的可能性。公开FastMRI数据集的实验表明,我们提出的HFS-SDE优于DDPM驱动的VP-SDE,有监督的深度学习方法和传统的平行成像方法,就稳定性和重建精度而言。
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Low-dose computed tomography (CT) plays a significant role in reducing the radiation risk in clinical applications. However, lowering the radiation dose will significantly degrade the image quality. With the rapid development and wide application of deep learning, it has brought new directions for the development of low-dose CT imaging algorithms. Therefore, we propose a fully unsupervised one sample diffusion model (OSDM)in projection domain for low-dose CT reconstruction. To extract sufficient prior information from single sample, the Hankel matrix formulation is employed. Besides, the penalized weighted least-squares and total variation are introduced to achieve superior image quality. Specifically, we first train a score-based generative model on one sinogram by extracting a great number of tensors from the structural-Hankel matrix as the network input to capture prior distribution. Then, at the inference stage, the stochastic differential equation solver and data consistency step are performed iteratively to obtain the sinogram data. Finally, the final image is obtained through the filtered back-projection algorithm. The reconstructed results are approaching to the normal-dose counterparts. The results prove that OSDM is practical and effective model for reducing the artifacts and preserving the image quality.
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Supervised Deep-Learning (DL)-based reconstruction algorithms have shown state-of-the-art results for highly-undersampled dynamic Magnetic Resonance Imaging (MRI) reconstruction. However, the requirement of excessive high-quality ground-truth data hinders their applications due to the generalization problem. Recently, Implicit Neural Representation (INR) has appeared as a powerful DL-based tool for solving the inverse problem by characterizing the attributes of a signal as a continuous function of corresponding coordinates in an unsupervised manner. In this work, we proposed an INR-based method to improve dynamic MRI reconstruction from highly undersampled k-space data, which only takes spatiotemporal coordinates as inputs. Specifically, the proposed INR represents the dynamic MRI images as an implicit function and encodes them into neural networks. The weights of the network are learned from sparsely-acquired (k, t)-space data itself only, without external training datasets or prior images. Benefiting from the strong implicit continuity regularization of INR together with explicit regularization for low-rankness and sparsity, our proposed method outperforms the compared scan-specific methods at various acceleration factors. E.g., experiments on retrospective cardiac cine datasets show an improvement of 5.5 ~ 7.1 dB in PSNR for extremely high accelerations (up to 41.6-fold). The high-quality and inner continuity of the images provided by INR has great potential to further improve the spatiotemporal resolution of dynamic MRI, without the need of any training data.
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人工智能(AI)和机器学习(ML)在改善医学成像工作流程(从图像获取和重建到疾病诊断和治疗)方面具有巨大潜力。特别是,近年来,用于医学图像重建的AI和ML算法(尤其是基于深度学习(DL)的方法)的使用,尤其是基于深度学习(DL)的方法已有显着增长。就重建质量和计算效率而言,DL技术已证明具有竞争力,并且通常比常规重建方法优越。基于DL的图像重建的使用还提供了有前途的机会,可以改变心脏图像的获取和重建方式。在本章中,我们将回顾用于心脏成像的基于DL的重建技术的最新进展,重点是心脏磁共振(CMR)图像重建。我们主要关注该应用程序的监督DL方法,包括图像后处理技术,模型驱动方法和基于K空间的方法。还讨论了DL对心脏图像重建的当前局限性,挑战和未来机会。
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由低级别正则化驱动的深度学习方法在动态磁共振(MR)成像中实现了有吸引力的性能。但是,这些方法中的大多数代表了手工制作的核标准的低级别先验,该规范无法通过固定的正则化参数准确地近似整个数据集的低排名先验。在本文中,我们提出了一种学习动态MR成像的低级方法。特别是,我们将部分可分离(PS)模型的半季度分裂方法(HQS)算法传输到网络中,其中低级别以可学习的空空间变换自适应地表征。心脏CINE数据集的实验表明,所提出的模型的表现优于最新的压缩传感(CS)方法和现有的深度学习方法,既有定量和质量上的深度学习方法。
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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.
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压缩传感(CS)一直在加速磁共振成像(MRI)采集过程中的关键作用。随着人工智能的复苏,深神经网络和CS算法正在集成以重新定义快速MRI的领域。过去几年目睹了基于深度学习的CS技术的复杂性,多样性和表现的大量增长,这些技术致力于快速MRI。在该荟萃分析中,我们系统地审查了快速MRI的深度学习的CS技术,描述了关键模型设计,突出突破,并讨论了有希望的方向。我们还介绍了一个综合分析框架和分类系统,以评估深度学习在基于CS的加速度的MRI的关键作用。
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物理驱动的深度学习方法已成为计算磁共振成像(MRI)问题的强大工具,将重建性能推向新限制。本文概述了将物理信息纳入基于学习的MRI重建中的最新发展。我们考虑了用于计算MRI的线性和非线性正向模型的逆问题,并回顾了解决这些方法的经典方法。然后,我们专注于物理驱动的深度学习方法,涵盖了物理驱动的损失功能,插件方法,生成模型和展开的网络。我们重点介绍了特定于领域的挑战,例如神经网络的实现和复杂值的构建基块,以及具有线性和非线性正向模型的MRI转换应用。最后,我们讨论常见问题和开放挑战,并与物理驱动的学习与医学成像管道中的其他下游任务相结合时,与物理驱动的学习的重要性联系在一起。
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深度学习在加速磁共振成像(MRI)中表现出惊人的性能。最先进的深度学习重建采用强大的卷积神经网络,并且由于许多磁共振图像或其对应的k空间是2D的许多磁共振图像或其对应的k空间。在这项工作中,我们展示了一种探讨了1D卷积的新方法,使得深度网络更容易受到培训和广义。我们进一步将1D卷积集成到所提出的深网络中,命名为一维深度低级和稀疏网络(ODL),它展开了低级和稀疏重建模型的迭代过程。在体内膝盖和脑数据集中的广泛结果表明,所提出的ODLS非常适合培训受试者的情况,并提供比视觉和定量的最先进的方法改进的重建性能。此外,ODL还向不同的欠采样场景显示出良好的稳健性以及培训和测试数据之间的一些不匹配。总之,我们的工作表明,在快速MRI中,1D深度学习方案是内存高效且强大的。
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磁共振(MR)图像重建来自高度缺点$ K $ -space数据在加速MR成像(MRI)技术中至关重要。近年来,基于深度学习的方法在这项任务中表现出很大的潜力。本文提出了一种学习的MR图像重建半二次分割算法,并在展开的深度学习网络架构中实现算法。我们比较我们提出的方法对针对DC-CNN和LPDNET的公共心先生数据集的性能,我们的方法在定量结果和定性结果中表现出其他方法,具有更少的模型参数和更快的重建速度。最后,我们扩大了我们的模型,实现了卓越的重建质量,并且改善为1.76美元$ 276 $ 274美元的LPDNET以5美元\倍率为5美元的峰值信噪比。我们的方法的代码在https://github.com/hellopipu/hqs-net上公开使用。
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最近,未经训练的神经网络(UNNS)显示了在随机采样轨迹上对MR图像重建的令人满意的性能,而无需使用其他全面采样训练数据。但是,现有的基于UNN的方法并未完全使用MR图像物理先验,导致某些常见情况(例如部分傅立叶,常规采样等)的性能差,并且缺乏重建准确性的理论保证。为了弥合这一差距,我们使用特殊设计的UNN提出了一种保障的K空间插值方法,该方法使用特殊设计的UNN,该方法由MR图像的三个物理先验(或K空间数据)驱动,包括稀疏,线圈灵敏度平稳性和相位平滑度。我们还证明,所提出的方法保证了插值K空间数据准确性的紧密界限。最后,消融实验表明,所提出的方法比现有传统方法更准确地表征了MR图像的物理先验。此外,在一系列常用的采样轨迹下,实验还表明,所提出的方法始终优于传统的平行成像方法和现有的UNN,甚至超过了最先进的监督训练的K空间深度学习方法案例。
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尽管利用张量低级别先验的方法是在高维数据处理中蓬勃发展并获得了令人满意的性能,但它们在动态磁共振(MR)图像重建中的应用受到限制。在本文中,我们集中于基于快速傅立叶变换(FFT)的张量奇异值分解(T-SVD),并且仅提供了FFT域中的确定且有限的张量低级别先验密切的数据和FFT域匹配。通过将FFT推广到转换的T-SVD的任意统一转换并提出了转换的张量核标准(TTNN),我们引入了一个基于TTNN的灵活模型,能够利用张量的低量量,在变换的域中的张量低级别。更大的转换空间并精心设计了基于乘数交替方向方法(ADMM)的迭代优化算法,该算法进一步将其进一步展开为基于模型的深层展开的重建网络,以学习转换后的张量低率之前(t $^2) $ LR-NET)。卷积神经网络(CNN)被合并到T $^2 $ LR-NET中,以从动态MR Image数据集中学习最匹配的转换。展开的重建网络还通过利用CNN提取的特征域中的低级别先验来提供有关低级先验利用率的新观点。两个心脏CINE MR数据集的实验结果表明,与基于最新优化和基于网络的最先进的基于网络的方法相比,提出的框架可以提供改进的恢复结果。
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目的:并行成像通过用一系列接收器线圈获取其他灵敏度信息,从而加速了磁共振成像(MRI)数据,从而降低了相位编码步骤。压缩传感磁共振成像(CS-MRI)在医学成像领域中获得了普及,因为其数据要求较少,而不是平行成像。并行成像和压缩传感(CS)均通过最大程度地减少K空间中捕获的数据量来加快传统MRI获取。由于采集时间与样品的数量成反比,因此从缩短的K空间样品中的图像的反向形成会导致收购更快,但具有混乱的伪像。本文提出了一种新型的生成对抗网络(GAN),即雷德格尔(Recgan-gr)受到多模式损失的监督,以消除重建的图像。方法:与现有的GAN网络相反,我们提出的方法引入了一种新型的发电机网络,即与双域损耗函数集成的弹药网络,包括加权幅度和相位损耗函数以及基于平行成像的损失,即Grappa一致性损失。提出了K空间校正块,以使GAN网络自动化生成不必要的数据,从而使重建过程的收敛性更快。结果:全面的结果表明,拟议的Recgan-GR在基于GAN的方法中的PSNR有4 dB的改善,并且在文献中可用的传统最先进的CNN方法中有2 dB的改进。结论和意义:拟议的工作有助于显着改善低保留数据的图像质量,从而更快地获取了5倍或10倍。
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