Implicit Neural Networks with Fourier-Feature Inputs for Free-breathing Cardiac MRI Reconstruction

要約

タイトル：自己曲面法を用いたフーリエ・フィーチャー入力を持つ暗黙的ニューラルネットワークによる手術過程のステートモニタリング

要約：

– この論文は、連続的に高度に低サンプリングされた測定から、鼓動する心臓のリアルタイムビデオを再構成することを目的とした心臓磁気共鳴画像（MRI）のアプローチを提案しています。
– 心臓は、信号取得中に連続的に変化するため、このタスクは難しいです。
– この課題に対処するために、心臓を暗黙的なニューラルネットワークで表現し、ネットワークを適合させ、心臓の表現が測定値と一致するようにします。
– フーリエ・フィーチャー入力を持つ多層パーセプトロン形式のネットワークは、効果的な信号事前分布として機能し、信号の空間的および時間的次元の両方で正則化強度を調整することが可能です。
– この提案手法を、異なる画像解像度、スライス厚、および取得時間の操作領域で2Dフリーブリージング心臓リアルタイムMRIに適用した結果、従来の未学習畳み込みニューラルネットワークと同等またはやや優れた再構成品質を達成し、フーリエ領域測定の暗黙的表現に適合させた最近の手法と比較して、優れた品質の画像を得ることができました。ただし、これには高いコンピュータコストがかかります。
– このアプローチには、心電図を含む追加の患者データまたはバイオセンサーは必要ありません。したがって、多様な臨床状況に適用可能です。

要約(オリジナル)

In this paper, we propose an approach for cardiac magnetic resonance imaging (MRI), which aims to reconstruct a real-time video of a beating heart from continuous highly under-sampled measurements. This task is challenging since the object to be reconstructed (the heart) is continuously changing during signal acquisition. To address this challenge, we represent the beating heart with an implicit neural network and fit the network so that the representation of the heart is consistent with the measurements. The network in the form of a multi-layer perceptron with Fourier-feature inputs acts as an effective signal prior and enables adjusting the regularization strength in both the spatial and temporal dimensions of the signal. We examine the proposed approach for 2D free-breathing cardiac real-time MRI in different operating regimes, i.e., for different image resolutions, slice thicknesses, and acquisition lengths. Our method achieves reconstruction quality on par with or slightly better than state-of-the-art untrained convolutional neural networks and superior image quality compared to a recent method that fits an implicit representation directly to Fourier-domain measurements. However, this comes at a higher computational cost. Our approach does not require any additional patient data or biosensors including electrocardiography, making it potentially applicable in a wide range of clinical scenarios.

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