心脏MR运动伪影在k空间重建中的检测与校正
图像与视频处理
2019-06-14 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
在全采样心脏MR(CMR)采集中,运动可能导致k空间线损坏,从而在重建图像中产生伪影。本文提出一种在基于k空间数据重建过程中自动检测并校正CMR采集运动相关伪影的方法。我们的校正方法受欠采样CMR重建工作的启发,使用深度学习优化用于欠采样k空间重建的数据一致性项。我们的主要方法学贡献是增加了一个检测网络,用于对运动损坏的k空间线进行分类,从而将伪影校正问题转化为利用数据一致性项的重建问题。我们使用合成损坏的cine CMR k空间数据以及未损坏的CMR图像训练网络以自动校正运动相关伪影。使用来自UK Biobank的50个2D+时间cine CMR数据集的测试集,我们在存在合成运动伪影的情况下获得了良好的图像质量。我们定量地将我们的方法与多种恢复良好图像质量的技术进行比较,并展示出相较于SOTA去噪技术更优的性能,PSNR达37.1。此外,我们表明我们的方法保持了未损坏图像的质量,因此也可用作通用图像重建算法。
引用
@article{arxiv.1906.05695,
title = {Detection and Correction of Cardiac MR Motion Artefacts during Reconstruction from K-space},
author = {lkay Oksuz and James Clough and Bram Ruijsink and Esther Puyol-Anton and Aurelien Bustin and Gastao Cruz and Claudia Prieto and Daniel Rueckert and Andrew P. King and Julia A. Schnabel},
journal= {arXiv preprint arXiv:1906.05695},
year = {2019}
}
备注
Accepted to MICCAI 2019. arXiv admin note: text overlap with arXiv:1808.05130