PyHySCO：基于 GPU 的秒级灵敏度失真纠正工具

过去十年，反向梯度极性（RGP）方法已成为纠正 Echo-Planar Imaging（EPI）中灵敏度失真的流行方法。尽管已有几种后处理 RGP 工具可用，但其实现未充分利用最新的硬件、算法和计算进步，导致每图像体积的纠正时间为数分钟。为实现秒级 3D RGP 纠正，我们介绍 PyHySCO，这是一个基于 PyTorch 实现的用户友好型 EPI 失真纠正工具，支持多线程和高效使用图形处理单元（GPU）。PyHySCO 使用经验证的物理失真模型和数学公式，因此无需训练即可实现可靠性。PyHySCO 的一个算法改进是其新颖的初始化方案使用 1D 最优传输。PyHySCO 在 GNU 公共许可证下发布，可从命令行或其 Python 接口使用。我们使用来自 Human Connectome Project 的 3T 和 7T 数据进行了广泛的数值验证，表明 PyHySCO 在准确性上相当于领先的 RGP 工具，却成本更低。我们还验证了新的初始化方案，比较了不同的优化算法，并在不同硬件和算术精度上测试了该算法。