GLADE: Gradient Loss Augmented Degradation Enhancement for Unpaired Super-Resolution of Anisotropic MRI

要約

対になっていない方法で異方性 3D 画像から、高解像度の等方性 3D 腹部 MR 画像を合成するための新しいアプローチを提示します。
勾配マッピング損失を伴う変更された CycleGAN アーキテクチャを使用して、異方性ボリュームの高解像度 (面内) データからの互いに素なパッチを活用して、ネットワーク ジェネレーターに低解像度 (スルー プレーン) スライスの解像度を上げるよう強制します。
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これにより、短い息止め時間内に高解像度の等方性画像を使用して腹部全体のスキャンを加速できます。

要約(オリジナル)

We present a novel approach to synthesise high-resolution isotropic 3D abdominal MR images, from anisotropic 3D images in an unpaired fashion. Using a modified CycleGAN architecture with a gradient mapping loss, we leverage disjoint patches from the high-resolution (in-plane) data of an anisotropic volume to enforce the network generator to increase the resolution of the low-resolution (through-plane) slices. This will enable accelerated whole-abdomen scanning with high-resolution isotropic images within short breath-hold times.

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