Single patient convolutional neural networks for real-time MR reconstruction: coherent low-resolution versus incoherent undersampling
Notice bibliographique
Résumé
Accelerated MRI involves undersampling k-space, creating unwanted artifacts when reconstructing the data. While the strategy of incoherent k-space acquisition is proven for techniques such as compressed sensing, it may not be optimal for all techniques. This study compares the use of coherent low-resolution (coherent-LR) and incoherent undersampling phase-encoding for real-time 3D CNN image reconstruction. Data were acquired with our 3 T Philips Achieva system. A retrospective analysis was performed on six non-small cell lung cancer patients who received dynamic acquisitions consisting of 650 free breathing images using a bSSFP sequence. We retrospectively undersampled the data by 5x and 10x acceleration using the two phase-encoding schemes. A quantitative analysis was conducted evaluating the tumor segmentations from the CNN reconstructed data using the Dice coefficient (DC) and centroid displacement. The reconstruction noise was evaluated using the structural similarity index (SSIM). Furthermore, we qualitatively investigated the CNN reconstruction using prospectively undersampled data, where the fully sampled training data set is acquired separately from the accelerated undersampled data. The patient averaged DC, centroid displacement, and SSIM for the tumor segmentation at 5x and 10x was superior using coherent low-resolution undersampling. Furthermore, the patient-specific CNN can be trained in under 6 h and the reconstruction time was 54 ms per image. Both the incoherent and coherent-LR prospective CNN reconstructions yielded qualitatively acceptable images; however, the coherent-LR reconstruction appeared superior to the incoherent reconstruction. We have demonstrated that coherent-LR undersampling for real-time CNN image reconstruction performs quantitatively better for the retrospective case of lung tumor segmentation, and qualitatively better for the prospective case. The tumor segmentation mean DC increased for all six patients at 5x acceleration and the temporal (dynamic) variance of the segmentation was reduced. The reconstruction speed achieved for our current implementation was 54 ms, providing an acceptable frame rate for real-time on-the-fly MR imaging.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».