Accelerating Cardiac MRI Reconstruction with CMRatt: An Attention-Driven Approach

要約

シネ心臓磁気共鳴 (CMR) イメージングは​​、心臓機能の包括的な評価のベンチマーク モダリティとして認識されています。
それにもかかわらず、シネCMRの取得プロセスは、スキャン時間が長くなるために障害になると考えられています。
取得プロセスを促進するために一般的に使用される戦略の 1 つは、k 空間アンダーサンプリングを使用することですが、再構成された画像にエイリアシング効果が発生するという欠点があります。
最近、深層学習ベースの方法は、正確な CMR 再構成画像を迅速に実現するという点で、従来のアプローチを上回る顕著な結果を示しています。
この研究は、CMR 再構成問題の文脈内で深層学習モデルを組み込んだ注意メカニズムの未開発の可能性を探ることを目的としています。
私たちは、注意が画像分類やセグメンテーションなどの下流タスクでは有益であることが証明されているものの、CMR 再構成の文脈では系統的に分析されていないという事実に動機付けられています。
私たちの主な目標は、U-Net などの畳み込みバックボーン モデルと統合された場合のアテンション アルゴリズムの長所と潜在的な制限を特定することです。
これを達成するために、CMRxRecon データセット上でさまざまな最先端の空間およびチャネル注意メカニズムのベンチマークを行い、客観的な指標を使用して再構成の品質を定量的に評価します。
さらに、最高のパフォーマンスを発揮するアテンション メカニズムにヒントを得て、他の最先端のアテンション手法を上回る、心臓画像再構成のタスクに特化して最適化された、シンプルでありながら効果的な新しいアテンション パイプラインを提案します。
レイヤとモデルのコードは公開されます。

要約(オリジナル)

Cine cardiac magnetic resonance (CMR) imaging is recognised as the benchmark modality for the comprehensive assessment of cardiac function. Nevertheless, the acquisition process of cine CMR is considered as an impediment due to its prolonged scanning time. One commonly used strategy to expedite the acquisition process is through k-space undersampling, though it comes with a drawback of introducing aliasing effects in the reconstructed image. Lately, deep learning-based methods have shown remarkable results over traditional approaches in rapidly achieving precise CMR reconstructed images. This study aims to explore the untapped potential of attention mechanisms incorporated with a deep learning model within the context of the CMR reconstruction problem. We are motivated by the fact that attention has proven beneficial in downstream tasks such as image classification and segmentation, but has not been systematically analysed in the context of CMR reconstruction. Our primary goal is to identify the strengths and potential limitations of attention algorithms when integrated with a convolutional backbone model such as a U-Net. To achieve this, we benchmark different state-of-the-art spatial and channel attention mechanisms on the CMRxRecon dataset and quantitatively evaluate the quality of reconstruction using objective metrics. Furthermore, inspired by the best performing attention mechanism, we propose a new, simple yet effective, attention pipeline specifically optimised for the task of cardiac image reconstruction that outperforms other state-of-the-art attention methods. The layer and model code will be made publicly available.

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