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#502
summarized by : 中村 優太
どんな論文か？
MRIの高速撮像法の一つであるGRAPPAは, マルチコイルを用いたパラレルイメージング法である. GRAPPAの画質を深層学習により向上させる研究は以前から存在したが, 本論文ではGRAPPAの前後に実画像とk-spaceをU-Netにより補完する工程を挟んだGrappaNetを提唱し, 性能をより改善させた.
新規性
既存手法では, マルチコイルのデータを統合したあとに U-Net による k-space 補完を行っていたが, これは実質的にノイズ除去しているようなもので, k-spaceの高周波領域のデータはむしろ失われ, 臨床的に重要な画像の細部がoversmoothingされていた. 本手法ではマルチコイルのデータを最後まで遅らせることにより適切な k-space の補完を行っている.
結果
検証にはfastMRI datasetの膝MRI画像を用いた. 間引き率 R=4, 8で撮影したPDWIと脂肪抑制PDWIに対して, 再構成画像の画質を間引きなしのものとどれだけ近づけられるか検討. 既存手法とくらべ, いずれの条件でもGrappaNetが最も高いNMSE, PSNR, SSIMを達成した.
その他（なぜ通ったか？等）
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