通过利用神经 ODE 学习优化进行 MRI 图像重建
图像与视频处理
2020-09-16 v3 机器学习
摘要
我们提出将 MRI 图像重建表述为一个优化问题，并使用常微分方程（ODEs）将优化轨迹建模为动态过程。我们用神经网络对 ODE 中的动力学建模，并使用现成的（固定的）求解器求解所需的 ODE 以获得重建图像。我们扩展了该模型，并将现成 ODE 求解器的知识纳入网络设计（学习型求解器）。我们基于三种 ODE 求解器研究了若干模型，并比较了固定求解器与学习型求解器的模型。我们的模型取得了更好的重建结果，并且比 UNet 和级联 CNN 等其他流行方法参数更高效。我们引入了一种通过利用神经 ODE 建模连续优化动力学来解决 MRI 重建问题的新途径。
引用
@article{arxiv.2006.13825,
title = {MRI Image Reconstruction via Learning Optimization Using Neural ODEs},
author = {Eric Z. Chen and Terrence Chen and Shanhui Sun},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.13825},
year = {2020}
}
备注
Accepted by MICCAI 2020