Few-shot learning for highly accelerated 3D time-of-flight MRA reconstruction
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose To develop a deep learning-based reconstruction method for highly accelerated 3D time-of-flight magnetic resonance angiography (TOF-MRA) that achieves high-quality reconstruction with robust generalization using extremely limited acquired raw data, addressing the challenge of time-consuming acquisition of high-resolution, whole-head angiograms. Methods A novel few-shot learning-based reconstruction framework is proposed, featuring a 3D variational network specifically designed for 3D TOF-MRA that is pre-trained on simulated complex-valued, multi-coil raw k-space datasets synthesized from diverse open-source magnitude images and fine-tuned using only two single-slab experimentally acquired datasets. The proposed approach was evaluated against existing methods on acquired retrospectively undersampled in vivo k-space data from five healthy volunteers and on prospectively undersampled data from two additional subjects. Results The proposed method achieved superior reconstruction performance on experimentally acquired in vivo data over comparison methods, preserving most fine vessels with minimal artifacts with up to 8-fold acceleration. Compared to other simulation techniques, the proposed method generated more realistic raw k-space data for 3D TOF-MRA. Consistently high-quality reconstructions were also observed on prospectively undersampled data. Conclusions By leveraging few-shot learning, the proposed method enabled highly accelerated 3D TOF-MRA relying on minimal experimentally acquired data, achieving promising results on both retrospective and prospective in vivo data while outperforming existing methods. Given the challenges of acquiring and sharing large raw k-space datasets, this holds significant promise for advancing research and clinical applications in high-resolution, whole-head 3D TOF-MRA imaging.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».