深度学习超分辨率实现快速同步形态学与定量磁共振成像
计算机视觉与模式识别
2018-08-15 v1 机器学习
机器学习
摘要
获取高分辨率磁共振图像（MRI）并生成用于评估组织生化的定量基于图像的生物标志物在临床与科研应用中至关重要。然而，获取定量生物标志物需要高信噪比（SNR），这与MRI中的高分辨率相矛盾，尤其在单一快速序列中。本文中，我们展示如何利用超分辨率维持充足SNR以准确量化T2弛豫时间生物标志物，同时生成高分辨率图像。我们比较了使用峰值信噪比与结构相似性度量的分辨率增强效能。我们通过对比标准参考方法评估软骨T2弛豫时间的准确性。我们的评估表明，SR能成功维持高分辨率并生成准确生物标志物，以加速MRI扫描并提升临床与科研MRI的价值。
引用
@article{arxiv.1808.04447,
title = {Deep Learning Super-Resolution Enables Rapid Simultaneous Morphological and Quantitative Magnetic Resonance Imaging},
author = {Akshay Chaudhari and Zhongnan Fang and Jin Hyung Lee and Garry Gold and Brian Hargreaves},
journal= {arXiv preprint arXiv:1808.04447},
year = {2018}
}
备注
Accepted for the Machine Learning for Medical Image Reconstruction Workshop at MICCAI 2018