利用主动采集降低欠采样MRI重建的不确定性

Zizhao Zhang、Adriana Romero、Matthew J.Muckley、Pascal Vincent、Lin Yang、Michal Drozdzal; 2019年IEEE/CVF计算机视觉和模式识别会议记录，第2049-258页

摘要

MRI重建的目的是从部分观察到的测量值中恢复高保真图像。这种局部视图自然会导致重建不确定性，而重建不确定性只能通过获取额外的测量值来降低。在本文中，我们提出了一种新的MRI重建方法，该方法在推理时动态选择要进行的测量，并迭代细化预测，以最大限度地减少重建误差及其不确定性。我们在大规模膝关节MRI数据集以及ImageNet上验证了我们的方法。结果表明：（1）我们的系统成功地优于主动捕获基线；（2） 我们的不确定性估计与误差图相关；（3）在MRI重建任务中，我们基于ResNet的体系结构超过了标准像素到像素模型。该方法不仅显示了高质量的重建，而且为加速MRI的应用解决方案铺平了道路。

相关材料

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@会议记录{张_2019_CVPR，
author={张，子照和罗梅罗，阿德里亚娜和穆克利，马修J.和文森特，帕斯卡和杨，林和德罗兹扎尔，米查尔}，
title={减少主动采集欠采样MRI重建的不确定性}，
booktitle={IEEE/CVF计算机视觉和模式识别（CVPR）会议记录}，
月={6月}，
年份={2019}
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