Flexible Alignment Super-Resolution Network for Multi-Contrast MRI

要約

磁気共鳴画像は、生体組織の構造情報を取得することにより、臨床診断において重要な役割を果たします。
しかし、磁気共鳴画像の取得中、患者は耳障りなノイズや急性の不安など、身体的および心理的な不快感に耐えなければなりません。
技術的には、患者がより快適に感じるようにするために、画質を犠牲にして、患者が強い磁場にとどまる時間を短縮します。
したがって、超解像度は、より正確な医療分析のために低解像度画像を前処理する際に重要な役割を果たします。
この論文では、マルチコントラスト磁気共鳴画像超解像のためのフレキシブルアライメント超解像ネットワーク（FASR-Net）を提案します。
マルチコントラスト SR の核心は、低解像度画像と参照画像のパッチを一致させることです。
ただし、マルチコントラスト MRI の不適切な前景スケールとパッチ サイズは、パッチの不一致につながることがあります。
この問題に取り組むために、受容野に柔軟性を与えるフレキシブル アライメント モジュールが提案されています。
フレキシブル アライメント モジュールには 2 つの部分があります。 (1) シングル マルチ ピラミッド アライメント モジュールは、スケールが異なる低解像度および参照イメージに使用されます。
(2) Multi-Multi Pyramid Alignment モジュールは、同じ縮尺の低解像度画像と参照画像に対応します。
IXI および FastMRI データセットに関する広範な実験は、FASR-Net が既存の最先端のアプローチよりも優れていることを示しています。
さらに、再構成された画像を既存のアルゴリズムによって取得された対応する画像と比較することにより、マルチコントラスト画像を活用することで、この方法はより多くのテクスチャの詳細を保持できます。

要約(オリジナル)

Magnetic resonance images play an essential role in clinical diagnosis by acquiring the structural information of biological tissue. However, during acquiring magnetic resonance images, patients have to endure physical and psychological discomfort, including irritating noise and acute anxiety. To make the patient feel cozier, technically, it will reduce the retention time that patients stay in the strong magnetic field at the expense of image quality. Therefore, Super-Resolution plays a crucial role in preprocessing the low-resolution images for more precise medical analysis. In this paper, we propose the Flexible Alignment Super-Resolution Network (FASR-Net) for multi-contrast magnetic resonance images Super-Resolution. The core of multi-contrast SR is to match the patches of low-resolution and reference images. However, the inappropriate foreground scale and patch size of multi-contrast MRI sometimes lead to the mismatch of patches. To tackle this problem, the Flexible Alignment module is proposed to endow receptive fields with flexibility. Flexible Alignment module contains two parts: (1) The Single-Multi Pyramid Alignmet module serves for low-resolution and reference image with different scale. (2) The Multi-Multi Pyramid Alignment module serves for low-resolution and reference image with the same scale. Extensive experiments on the IXI and FastMRI datasets demonstrate that the FASR-Net outperforms the existing state-of-the-art approaches. In addition, by comparing the reconstructed images with the counterparts obtained by the existing algorithms, our method could retain more textural details by leveraging multi-contrast images.

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