基于流形上运动补偿平滑正则化的动态成像（MoCo-SToRM）
图像与视频处理
2021-11-23 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
我们介绍了一种用于运动补偿动态 MRI 的无监督深度流形学习算法。我们假设自由呼吸肺部 MRI 数据集中的运动场位于一个流形上。每个时刻的运动场被建模为一个深度生成模型的输出，由捕捉时间变化性的低维时变潜向量驱动。每个时刻的图像被建模为使用上述运动场对图像模板的形变版本。模板、深度生成器的参数和潜向量以无监督方式从 k-t 空间数据中学得。流形运动模型充当正则化器，使得从每帧少量径向辐条中联合估计运动场和图像成为适定问题。该算法在运动补偿高分辨率肺部 MRI 中展示了其效用。
引用
@article{arxiv.2111.10887,
title = {Dynamic imaging using motion-compensated smoothness regularization on manifolds (MoCo-SToRM)},
author = {Qing Zou and Luis A. Torres and Sean B. Fain and Mathews Jacob},
journal= {arXiv preprint arXiv:2111.10887},
year = {2021}
}