利用 GANs 回顾性校正刚性与非刚性 MR 运动伪影
计算机视觉与模式识别
2019-11-26 v2
摘要
运动伪影是磁共振（MR）图像质量退化的主要来源，对诊断性能有强烈影响。目前，MR 运动校正要么借助运动追踪系统前瞻性开展，要么主要利用计算昂贵的迭代算法回顾性开展。本文中，我们利用一种称为 MedGAN 的新对抗框架，对不同身体区域刚性与非刚性运动伪影进行联合回顾性校正，且无需参考图像。MedGAN 利用非对抗损失与一种新生成器架构的独特组合来捕捉所需无伪影 MR 图像的纹理与精细结构。与其他对抗技术的定量与定性比较说明了所提模型的性能。
引用
@article{arxiv.1809.06276,
title = {Retrospective correction of Rigid and Non-Rigid MR motion artifacts using GANs},
author = {Karim Armanious and Sergios Gatidis and Konstantin Nikolaou and Bin Yang and Thomas Küstner},
journal= {arXiv preprint arXiv:1809.06276},
year = {2019}
}
备注
5 pages, 2 figures, under review for the IEEE International Symposium for Biomedical Images