The Challenge of Fetal Cardiac MRI Reconstruction Using Deep Learning

要約

動的自由呼吸胎児心臓 MRI は、小さな胎児心臓の急速な変化を描写するために高い時間的および空間的分解能を必要とする、最も困難なモダリティの 1 つです。
アンダーサンプリングされたデータを回復する深層学習手法の機能は、kt-SENSE 取得戦略を最適化し、非ゲート kt-SENSE 再構築の品質を向上させるのに役立つ可能性があります。
この研究では、広範な in vivo データセットを使用して kt-SENSE スタイルで取得したデータを再構築するための教師あり深層学習ネットワークを探索します。
フルサンプリングされた低解像度マルチコイル胎児心臓 MRI にアクセスできるため、アンダーサンプリングされたデータからフルサンプリングされたデータを復元するネットワークのパフォーマンスを研究します。
私たちは、ネットワークが将来的にアンダーサンプリングされたデータを回復できるように、データセットを収集するために使用される実際の臨床設定でのアプリケーションを考慮したトレーニング戦略とともにモデル アーキテクチャを検討します。
実際のデータに基づく動的胎児心臓 MRI のベースライン性能評価を形成するための一連の変更を検討します。
私たちは、コイルを組み合わせたデータに基づいてモデルを体系的に評価し、胎児の心臓の特性に関連したアーキテクチャへの提案された変更の影響を明らかにします。
我々は、最も優れた者は母親の解剖学的構造を大規模に詳細に描写しているが、胎児の心臓の動的特性は十分に表現されていないことを示した。
マルチコイル データで直接トレーニングすると、モデルのパフォーマンスが向上し、アンダーサンプリングされたデータへの将来的な適用が可能になり、成人心臓シネ MRI に導入された CTFNet よりも優れたパフォーマンスを発揮します。
ただし、これらのモデルは同様の定性的パフォーマンスを提供し、母体の回復は非常に良好ですが、胎児の心臓の動的特性は過小評価されています。
高度に局所的な胎児心臓の急速な変化という動的な特徴は、胎児心臓の応用には、よりターゲットを絞ったトレーニングと評価方法の両方が必要である可能性があることを示唆しています。

要約(オリジナル)

Dynamic free-breathing fetal cardiac MRI is one of the most challenging modalities, which requires high temporal and spatial resolution to depict rapid changes in a small fetal heart. The ability of deep learning methods to recover undersampled data could help to optimise the kt-SENSE acquisition strategy and improve non-gated kt-SENSE reconstruction quality. In this work, we explore supervised deep learning networks for reconstruction of kt-SENSE style acquired data using an extensive in vivo dataset. Having access to fully-sampled low-resolution multi-coil fetal cardiac MRI, we study the performance of the networks to recover fully-sampled data from undersampled data. We consider model architectures together with training strategies taking into account their application in the real clinical setup used to collect the dataset to enable networks to recover prospectively undersampled data. We explore a set of modifications to form a baseline performance evaluation for dynamic fetal cardiac MRI on real data. We systematically evaluate the models on coil-combined data to reveal the effect of the suggested changes to the architecture in the context of fetal heart properties. We show that the best-performers recover a detailed depiction of the maternal anatomy on a large scale, but the dynamic properties of the fetal heart are under-represented. Training directly on multi-coil data improves the performance of the models, allows their prospective application to undersampled data and makes them outperform CTFNet introduced for adult cardiac cine MRI. However, these models deliver similar qualitative performances recovering the maternal body very well but underestimating the dynamic properties of fetal heart. This dynamic feature of fast change of fetal heart that is highly localised suggests both more targeted training and evaluation methods might be needed for fetal heart application.

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