fastMRI：一个用于加速MRI的开放数据集与基准
计算机视觉与模式识别
2019-12-12 v2 机器学习
信号处理
医学物理
机器学习
摘要
通过减少测量次数来加速磁共振成像（MRI）有潜力降低医疗成本、减轻患者压力，并使MRI在目前过于缓慢或昂贵的应用中成为可能。我们引入fastMRI数据集，一个包含原始MR测量数据与临床MR图像的大规模集合，可用于训练和评估机器学习方法的MR图像重建。通过引入标准化评估标准和自由访问的数据集，我们的目标是帮助学界在MR图像重建的最先进技术（SOTA）上快速取得进展。我们还为无医学成像背景的机器学习研究者提供了自包含的MRI入门介绍。
引用
@article{arxiv.1811.08839,
title = {fastMRI: An Open Dataset and Benchmarks for Accelerated MRI},
author = {Jure Zbontar and Florian Knoll and Anuroop Sriram and Tullie Murrell and Zhengnan Huang and Matthew J. Muckley and Aaron Defazio and Ruben Stern and Patricia Johnson and Mary Bruno and Marc Parente and Krzysztof J. Geras and Joe Katsnelson and Hersh Chandarana and Zizhao Zhang and Michal Drozdzal and Adriana Romero and Michael Rabbat and Pascal Vincent and Nafissa Yakubova and James Pinkerton and Duo Wang and Erich Owens and C. Lawrence Zitnick and Michael P. Recht and Daniel K. Sodickson and Yvonne W. Lui},
journal= {arXiv preprint arXiv:1811.08839},
year = {2019}
}
备注
35 pages, 10 figures