用深度强化学习控制模拟 MRI 扫描仪
机器学习
2023-05-24 v1 图像与视频处理
生物物理
摘要
磁共振成像(MRI)是一种高度通用且广泛使用的临床成像工具。MRI 图像的内容由采集序列控制，该序列协调扫描仪硬件激活的时序与幅度，从而塑造并协调体内磁化，以产生相干信号。利用深度强化学习(DRL)控制此过程并确定 MRI 中新颖高效的采集策略尚未被探索。在此，我们迈出该领域的第一步：使用 DRL 控制虚拟 MRI 扫描仪，并将问题构建为一个旨在通过部分重建的幅度图像高效重建成像体模形状的游戏。我们的发现表明，DRL 成功完成了两项关键任务：诱导虚拟 MRI 扫描仪生成有用信号，以及解释这些信号以确定体模形状。该概念验证研究凸显了 DRL 在自主 MRI 数据采集中的潜力，阐明了 DRL 在有限监督下、无需提供人类可读输出即可胜任复杂任务的适用性。
引用
@article{arxiv.2305.13979,
title = {Control of a simulated MRI scanner with deep reinforcement learning},
author = {Simon Walker-Samuel},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.13979},
year = {2023}
}