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电气工程与系统科学 > 图像与视频处理

arXiv:2501.01482 (eess)
[提交于 2025年1月2日 (v1) ,最后修订 2025年5月28日 (此版本, v3)]

标题: 一种用于MRI恢复的无监督方法:深度图像先验与结构稀疏性

标题: An unsupervised method for MRI recovery: Deep image prior with structured sparsity

Authors:Muhammad Ahmad Sultan, Chong Chen, Yingmin Liu, Katarzyna Gil, Karolina Zareba, Rizwan Ahmad
摘要: 目的:提出并验证一种无需完全采集k空间数据的无监督磁共振成像(MRI)重建方法。 材料与方法:所提出的深度图像先验结合结构稀疏性(DISCUS)方法通过引入组稀疏性到特定帧的编码向量中扩展了深度图像先验(DIP),从而能够发现低维流形以捕捉时间变化。 \discus 在四项研究中得到了验证:(I) 使用动态Shepp-Logan幻影模拟来展示其流形发现能力;(II) 与压缩感知和基于DIP的方法进行比较,使用来自六个不同数字心脏幻影的模拟单次拍摄晚期钆增强(LGE)图像序列,评估归一化均方误差(NMSE)和结构相似性指数测量(SSIM);(III) 对八名患者的回顾性欠采样单次拍摄LGE数据进行评估;(IV) 对八名患者的前瞻性欠采样单次拍摄LGE数据进行评估,由两名专家读者通过盲评分进行评估。 结果:DISCUS在NMSE和SSIM(研究I至III)以及专家读者评分(研究IV)方面优于竞争方法,显示出更好的重建质量。 讨论:介绍并验证了一种无监督图像重建方法,适用于模拟和实际数据。 这些发展可以惠及那些获取完全采样数据具有挑战性的应用领域。
摘要: Objective: To propose and validate an unsupervised MRI reconstruction method that does not require fully sampled k-space data. Materials and Methods: The proposed method, deep image prior with structured sparsity (DISCUS), extends the deep image prior (DIP) by introducing group sparsity to frame-specific code vectors, enabling the discovery of a low-dimensional manifold for capturing temporal variations. \discus was validated using four studies: (I) simulation of a dynamic Shepp-Logan phantom to demonstrate its manifold discovery capabilities, (II) comparison with compressed sensing and DIP-based methods using simulated single-shot late gadolinium enhancement (LGE) image series from six distinct digital cardiac phantoms in terms of normalized mean square error (NMSE) and structural similarity index measure (SSIM), (III) evaluation on retrospectively undersampled single-shot LGE data from eight patients, and (IV) evaluation on prospectively undersampled single-shot LGE data from eight patients, assessed via blind scoring from two expert readers. Results: DISCUS outperformed competing methods, demonstrating superior reconstruction quality in terms of NMSE and SSIM (Studies I--III) and expert reader scoring (Study IV). Discussion: An unsupervised image reconstruction method is presented and validated on simulated and measured data. These developments can benefit applications where acquiring fully sampled data is challenging.
评论: 磁共振材料物理(2025)
主题: 图像与视频处理 (eess.IV) ; 计算机视觉与模式识别 (cs.CV); 机器学习 (cs.LG); 信号处理 (eess.SP)
引用方式: arXiv:2501.01482 [eess.IV]
  (或者 arXiv:2501.01482v3 [eess.IV] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2501.01482
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI
相关 DOI: https://doi.org/10.1007/s10334-025-01257-z
链接到相关资源的 DOI

提交历史

来自: Muhammad Ahmad Sultan [查看电子邮件]
[v1] 星期四, 2025 年 1 月 2 日 18:13:35 UTC (39,226 KB)
[v2] 星期四, 2025 年 5 月 15 日 17:15:14 UTC (3,396 KB)
[v3] 星期三, 2025 年 5 月 28 日 18:06:12 UTC (3,396 KB)
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