Unrolled neural networks have enabled state-of-the-art reconstruction performance and fast inference times for the accelerated magnetic resonance imaging (MRI) reconstruction task. However, these approaches depend on fully-sampled scans as ground truth data which is either costly or not possible to acquire in many clinical medical imaging applications; hence, reducing dependence on data is desirable. In this work, we propose modeling the proximal operators of unrolled neural networks with scale-equivariant convolutional neural networks in order to improve the data-efficiency and robustness to drifts in scale of the images that might stem from the variability of patient anatomies or change in field-of-view across different MRI scanners. Our approach demonstrates strong improvements over the state-of-the-art unrolled neural networks under the same memory constraints both with and without data augmentations on both in-distribution and out-of-distribution scaled images without significantly increasing the train or inference time.


翻译:松动的神经网络使得能够进行最先进的重建性能和加速磁共振成像(MRI)重建任务快速推断时间,然而,这些方法依赖于作为地面真象数据的全面抽样扫描,这种地面真象数据在许多临床成像应用中要么费用昂贵,要么不可能获得;因此,减少对数据的依赖是可取的。在这项工作中,我们提议建模无动性神经网络的准操作器,这些神经网络具有规模等同神经网络,以便提高数据效率和稳健性,使由于病人解剖或视场变化而在不同MRI扫描仪中产生的图像在规模上漂移。我们的方法表明,在同样的记忆限制下,在分配和分配范围外的图像的数据增强方面,在不大量增加火车或推论时间的情况下,对最新无动神经网络有了很大的改进。

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神经网络(Neural Networks)是世界上三个最古老的神经建模学会的档案期刊:国际神经网络学会(INNS)、欧洲神经网络学会(ENNS)和日本神经网络学会(JNNS)。神经网络提供了一个论坛,以发展和培育一个国际社会的学者和实践者感兴趣的所有方面的神经网络和相关方法的计算智能。神经网络欢迎高质量论文的提交,有助于全面的神经网络研究,从行为和大脑建模,学习算法,通过数学和计算分析,系统的工程和技术应用,大量使用神经网络的概念和技术。这一独特而广泛的范围促进了生物和技术研究之间的思想交流,并有助于促进对生物启发的计算智能感兴趣的跨学科社区的发展。因此,神经网络编委会代表的专家领域包括心理学,神经生物学,计算机科学,工程,数学,物理。该杂志发表文章、信件和评论以及给编辑的信件、社论、时事、软件调查和专利信息。文章发表在五个部分之一:认知科学,神经科学,学习系统,数学和计算分析、工程和应用。 官网地址:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/nn/
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