AI驱动的MRI重建技术及应用

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AI驱动的MRI重建技术及应用

🧲AI驱动的MRE重建

MRI是一种强大的影像技术，可以提供多种信息。然而，MRI在图像重建速度方面存在瓶颈限制，即时间消耗较长。这一问题限制了其广泛应用的范围。所以，为了实现各种高临床应用，如动态血管成像、心脏成像等，需要加速MR影像重建。

为了加速MR影像重建，已经开发了不同的技术，包括基于MR物理的脉冲序列设计、基于硬件的并行成像以及来自输入案例数据的重建方法。这些措施可以减少采集时间或重建时间。

在2016年，我们提出了使用深度学习的方法。这种方法包括两个部分，第一部分是试图确定完全采样数据下的样本数据之间的非线性关系，而在线重建则试图用一个平滑的训练模型预测图像，从而作为正则化或估计的一部分。

与线性重建方法和传统的CS-MRI重建方法不同，我们提出的方法有望同时减少扫描时间和重建时间。其中，扫描时间是最耗时的部分。

此外，除了我们在2016年的工作之外，越来越多的文章出现在基于深度学习的MR重建上。这些方法可以大致分为两类，一类是端对端的重建方法，一类是迭代拟合的重建方法。

现在，我们将给出每类方法的一些例子。

📚基于变分网络的重建方法

通过这种方法，我们可以解决广义变分感知模型。他们通过迭代更新规则来获得图像，并将其纳入线性反应网络中以获得重建结果。这些是通过变分网络给出的重建结果。这些方法可以生成更接近参考图像的图像，具有更清晰的边缘和更好的伪影去除效果。

📚自动映射

这个例子是针对并行MRI重建的工作，但与VAR-net或MANTA模型不同，这项工作不需要估计灵敏度，所以它是一种无需校准的神经网络。它试图探索卷积网络中的图像和信道之间的相关性。在50个测试图像上使用不同的重建方法和假设模式进行了定量比较。可以明显看出，校准方法在大多数情况下具有更好的能力，但模型DR也展示了非常稳健的结果。

📚深度复杂MRI技术

这个例子是关于并行MRI成像的深度复杂MRI技术的开发。在这项工作中，所有网络权重和节点都是复杂值的，但它们在TensorFlow中以实值方式实现，具有实部和虚部。提出的方法的核心是复杂值卷积，如上图所示，我们采用实分布初始化幅度，并使用[-π,π]之间的均匀分布初始化相位，将幅度和相位相乘，以实现复杂参数的完全初始化。

从与变分神经网络L1-SPIRiT和SPIRiT的比较结果中可以看出，与这些方法相比，提出的方法在重建中有更少的噪声和伪影，定量指标也更好。

📚学习重建模型的容量

学习重建模型的容量是指神经网络在参考非线性关系时的能力。模型容量通常与网络的大小成正比，模型越深越宽，容量就越大。我们还需要了解过拟合和欠拟合的概念。过拟合倾向于提取某些特定的模态结构变化，而欠拟合则不能充分捕捉数据的底层结构。

因此，在配置模型时，我们需要考虑模型容量与数据复杂性之间的关系。数据大小越大并不一定越好，因为这不仅涉及数据大小，还涉及数据异质性。模型容量也不是越大越好，它们有一定的相关性。如果数据大小很大，模型容量小，则容易出现过拟合；而如果模型容量小，数据大小大，则容易出现欠拟合。因此，我们需要适当调整模型容量和训练数据大小，以实现适当的容量与图像重建问题。

总结一下，人工智能在MR图像重建中的应用有明显的好处，可以实现更好的重建结果和更高的重建因子，并具有强大的先验知识学习能力。然而，AI技术的限制包括需要大量的训练数据以及先验知识的约束通常限制在训练过程中已有的数据上。虽然在数学、医学和工程科学领域已经取得了一些突破，但高纬度成像和多任务仍然是待发展的方向。

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