重访 CG-SENSE：首届 ISMRM 可重复性挑战赛结果
图像与视频处理
2021-02-10 v1 软件工程
信号处理
医学物理
摘要
目的：本工作的目的是在挑战赛背景下阐明 MR 图像重建中的可重复性问题。参与者必须复现 Pruessmann 等人所著的“任意 k 空间轨迹灵敏度编码的进展”的结果。方法：挑战赛的任务是按照原论文中的方法重建径向采集的多线圈 k 空间数据（脑/心脏），复现其关键图形。结果与原挑战后创建的整合参考实现进行比较，并考虑提交作品中最常用的两种编程语言（Matlab/Python）。结果：从视觉上看，各提交作品之间的差异很小。逐像素差异源于图像方向、假定的视场或分辨率。参考实现在视觉上和图像相似性指标方面均高度一致。讨论与结论：尽管已发表算法的描述水平使参与者能够大体复现 CG-SENSE，但实现细节存在差异，例如密度补偿或 Tikhonov 正则化。关于数据的隐式假设导致了进一步差异，凸显了开放数据集附带充分元数据的重要性。在缺乏真值结果的情况下，对本次图像重建挑战赛进行定量可重复性定义被证明并非易事。诸如 NMSE 或 SSIM 等典型相似性度量因图像强度缩放和离群像素而产生偏差。因此，为促进可重复性，鼓励研究者在原论文同时发布代码与数据。未来关于 MR 图像重建的方法学论文可受益于此处呈现的 CG-SENSE 整合参考实现，作为方法比较的基准。
引用
@article{arxiv.2008.04308,
title = {CG-SENSE revisited: Results from the first ISMRM reproducibility challenge},
author = {Oliver Maier and Steven H. Baete and Alexander Fyrdahl and Kerstin Hammernik and Seb Harrevelt and Lars Kasper and Agah Karakuzu and Michael Loecher and Franz Patzig and Ye Tian and Ke Wang and Daniel Gallichan and Martin Uecker and Florian Knoll},
journal= {arXiv preprint arXiv:2008.04308},
year = {2021}
}
备注
Submitted to Magnetic Resonance in Medicine; 29 pages with 10 figures and 1 table