#478
summarized by : 中村 優太
DuDoRNet: Learning a Dual-Domain Recurrent Network for Fast MRI Reconstruction With Deep T1 Prior

どんな論文か?

MRI高速撮像において, 不完全なデータからの画像再構成をよりよく行うためのネットワークDuDoRNetを提案した研究.
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新規性

(1)画像の復元とk-spaceの復元にそれぞれ1つずつネットワークを割り当てている点, (2)他のプロトコル(本研究ではT1強調像)のデータをリファレンスとして利用している点. 既存手法ではk-spaceの情報はあくまで補助的に用いられるにすぎなかった. また, 他のプロトコルのデータを参照していないため, 本来映っていないものを補完画像として出力してしまう場合があった.

結果

患者ごとに, 脳MRIのT2強調像とFLAIRの高速撮像した画像とconventionalな画像をそれぞれ用意し, 前者から後者を復元する性能を評価. VDC, radial, spiralトラジェクトリのすべてにおいて既存手法よりも高いPSNRを達成した. さらに, 既存手法ではreduction factorが増すとPSNRが落ちるのに対し, 提案手法ではほぼ変化がなかった.

その他(なぜ通ったか?等)

テーマ,手法ともにきわめて専門性が高い論文であり,診療放射線技師や放射線科医でなければ査読は難しかったと思われます.