深層学習を用いた呼吸運動分解MRI再構成

本論文は、腹部および肺画像診断における重要な問題である、呼吸運動アーチファクトの問題に取り組んでいます。著者らは、放射状MRIを用いたモーション分解画像再構成のための2段階の深層学習アプローチ（MoraNet）を提案しています。この方法は、低解像度画像から呼吸運動を推定し、各モーション状態の高解像度画像を再構成します。解釈可能な深層アンロールネットワークの使用と、従来のメソッド（圧縮センシング）との比較は、臨床応用にとって不可欠な、改善された画像品質とより高速な再構成時間の可能性を強調しています。ファントムデータとボランティアデータでの評価は、このアプローチの有効性を強化しています。