基于残差卷积循环神经网络的实时心脏电影 MRI
图像与视频处理
2020-08-21 v2 机器学习
摘要
实时心脏电影 MRI 在数据采集中不需要 ECG 门控，对无法屏气或患有异常心律的患者更为有用。然而，为实现快速图像采集，实时电影通常采集高度欠采样数据，这给 MRI 图像重建带来显著挑战。我们提出一种残差卷积 RNN 用于实时心脏电影重建。据我们所知，这是首个将深度学习方法应用于笛卡尔实时心脏电影重建的工作。基于放射科医生的评估，我们的深度学习模型表现出优于压缩感知的性能。
关键词
引用
@article{arxiv.2008.05044,
title = {Real-Time Cardiac Cine MRI with Residual Convolutional Recurrent Neural Network},
author = {Eric Z. Chen and Xiao Chen and Jingyuan Lyu and Yuan Zheng and Terrence Chen and Jian Xu and Shanhui Sun},
journal= {arXiv preprint arXiv:2008.05044},
year = {2020}
}
备注
Presented at ISMRM 2020 as the digital poster