基于元学习的多任务磁共振成像重建
图像与视频处理
2024-04-23 v2 计算机视觉与模式识别
最优化与控制
摘要
使用单任务深度学习方法重建以不同成像序列采集的磁共振成像（MRI）数据具有固有的挑战性。训练好的深度学习模型通常缺乏泛化能力，而具有不同类型对比度的图像数据集之间的差异性导致学习性能欠佳。本文提出一种元学习方法，以高效地从多个MR图像数据集中学习图像特征。我们的算法能够执行多任务学习，以同时重建使用不同成像序列和不同图像对比度采集的MR图像。实验结果表明，我们新的元学习重建方法能够成功地同时从多个MRI数据集中重建高度欠采样的k空间数据，其性能优于先前为单任务学习开发的其他引人注目的重建方法。
引用
@article{arxiv.2403.19966,
title = {Multi-task Magnetic Resonance Imaging Reconstruction using Meta-learning},
author = {Wanyu Bian and Albert Jang and Fang Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.19966},
year = {2024}
}