原題
Accelerated Patient-specific Non-Cartesian MRI Reconstruction using Implicit Neural Representations.
背景:画像誘導治療のためのMRの加速は、遅いCS再構成と、特に非デカルトサンプリングを用いた連続k空間のモデル化のDLの困難さによって制限される。陰的ニューラル表現(INR)は連続周波数信号をモデル化できる。
方法:k-GINRは、GANでトレーニングされた2段階のINR(コホート管理による事前トレーニング、自己管理による患者の最適化)である。NeRP、k-NeRP、Deep Cascade CNN、およびCSと比較して、118のStarVIBE T1肝臓スキャンでテストした。
結果:k-GINRは、NeRP 4-10分、k-NeRP 3分、CS 4分、カスケードCNN 3 sと比較して、より高いPSNR(3×+6.8-15.2%;10×+15.1-48.8%;20×+29.3-60.5%)および再構成時間~3分を達成した。
結論:k-GINRは、加速比にわたって優れた画質を有する直接非デカルトk空間再構成を可能にする。
Journal: Int J Radiat Oncol Biol Phys (CiteScore 2022: 11)
DOI: 10.1016/j.ijrobp.2025.08.059
PMID: 40915433
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