换一批基于物理模型的级联生成对抗网络加速定量多参数磁共振成像
Physical model-based cascaded generative adversarial networks for accelerating quantitative multi-parametric magnetic resonance imaging
摘要目的 探讨基于物理模型的级联生成对抗网络使用原始的多回波多线圈k空间数据加速定量多回波多参数磁共振成像方法的可行性分析与解释.方法 提出了一种基于物理模型的级联生成对抗网络,利用多域信息联合训练以及通过系统矩阵学习图像重建所需的关键参数,并自适应地优化k空间生成器和图像生成器结构来增强图像特征信息以获得高质量的重建图像.使用原始的多回波多线圈k数据加速多对比度多参数磁共振图像成像.提出了基于物理驱动的深度学习重建方法,通过建立系统矩阵函数而不是直接通过模型端到端训练的方式来增加模型的泛化能力和提高模型性能.结果 在整体回波图像质量评价方面,该模型在80例测试集上的重建图像的平均PSNR值为34.13,SSIM为0.965,NRMSE为0.114,大幅度优于本文的其它对比方法.在多对比度多参数图像重建方面,该模型评估的PDW、T1W以及T2*Map的PSNR分别为38.87、35.62和34.38,在定量上也显著优于其它对比方法,并拟合出更为清晰的大脑灰质、白质和脑脊液特征.除此以外,在重建时间相差不到10％的前提下与现有的方法相比,本研究的方法对PSNR、SSIM和NRMSE的指标提升最高可达到20％.结论 相比现有的方法,基于物理模型的级联生成对抗网络方法可以重建出更多的图像细节和特征,从而提高了图像的质量和准确性,并有望将其应用于临床诊疗流程中.
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关键词
加速磁共振成像多对比度多参数物理模型级联生成对抗网络多域联合学习accelerated magnetic resonance imagingmulti-contrast and multi-parameterphysical modelcascaded generative adversarial networksmulti-domain joint learning
栏目名称
DOI
10.12122/j.issn.1673-4254.2023.08.18
发布时间
2023-09-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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