Deep learning, particularly the generative model, has demonstrated tremendous potential to significantly speed up image reconstruction with reduced measurements recently. Rather than the existing generative models that often optimize the density priors, in this work, by taking advantage of the denoising score matching, homotopic gradients of generative density priors (HGGDP) are proposed for magnetic resonance imaging (MRI) reconstruction. More precisely, to tackle the low-dimensional manifold and low data density region issues in generative density prior, we estimate the target gradients in higher-dimensional space. We train a more powerful noise conditional score network by forming high-dimensional tensor as the network input at the training phase. More artificial noise is also injected in the embedding space. At the reconstruction stage, a homotopy method is employed to pursue the density prior, such as to boost the reconstruction performance. Experiment results imply the remarkable performance of HGGDP in terms of high reconstruction accuracy; only 10% of the k-space data can still generate images of high quality as effectively as standard MRI reconstruction with the fully sampled data.


翻译:深层学习,特别是基因模型,已经展示了巨大的潜力,通过最近的测量减少来大大加快图像重建。在这项工作中,不像现有的往往优化密度前置的基因模型那样,利用现有的基因模型,而是利用分解分比匹配,提议在磁共振成像(MRI)重建中采用基因密度前置(HGGDP)同质梯度梯度。更确切地说,为了解决前基因共振密度中的低维倍数和低数据密度区域问题,我们估计了高维空间的目标梯度。我们通过在培训阶段形成高维度抗冲来培训一个更强大的噪声条件评分网络。在嵌入空间也注入更多的人造噪音。在重建阶段,采用同质方法来追求以前的密度,例如提高重建性能。实验结果表明,HGGDP在高重建精度方面表现显著;只有10%的K-空间数据仍然能够产生像标准MRI重建那样有效的高质量图像。

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