Titel: Using knee-trained Deep Neural Networks for Brain MRIs, Understanding Domain Shift in Learned Magnetic Resonance Imaging (MRI) Reconstruction: A Quantitative Analysis on fastMRI Knee and Neuro Sequences
Autoren: He, Shizhe, TUMKolleg, München
Beitragende: Editor: Physikalisch-Technische Bundesanstalt (PTB), ISNI: 0000 0001 2186 1887
HostingInstitution: Physikalisch-Technische Bundesanstalt (PTB), ISNI: 0000 0001 2186 1887
Seiten:18
Sprache:en
DOI:10.7795/320.202401
Art der Ressource: Text / Article
Herausgeber: Physikalisch-Technische Bundesanstalt (PTB)
Rechte: Download for personal/private use only, if your national copyright law allows this kind of use.
Daten: Verfügbar: 2024-01-29
Angenommen: 2023-05-09
Vorgelegt: 2023-02-12
Datei: Datei herunterladen (application/pdf) 5.44 MB (5699026 Bytes)
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Schlagworte Deep Learning ; fastMRI ; Domain Shift ; Physics-based Reconstruction ; Statistical Analysis ; Knee Sequences ; Neuro Sequences
Zusammenfassung: We investigate the problem of domain shift in the context of state-of-the-art MRI reconstruction networks with respect to variations in training data. We provide visualization tools and support our findings with statistical analysis for the networks evaluated on the 1.5 T/ 3 T fastMRI knee/neuro data. We observe that the signal-to-noise ratio of the examined sequences plays an essential role, and we statistically prove the hypothesis that both the type and amount of training data are less important for low acceleration factors.
Informationen zur Reihe: Junge Wissenschaft. Paper 01/2024
Anderes: In der Jungen Wissenschaft werden Forschungsarbeiten von Schüler/innen, die selbstständig, z.B. in einer Schule oder einem Schülerforschungszentrum, durchgeführt wurden, veröffentlicht.
Zitierform: He, Shizhe. Using knee-trained Deep Neural Networks for Brain MRIs. Understanding Domain Shift in Learned Magnetic Resonance Imaging (MRI) Reconstruction: A Quantitative Analysis on fastMRI Knee and Neuro Sequences. Physikalisch-Technische Bundesanstalt (PTB), 2024. Verfügbar unter: https://doi.org/10.7795/320.202401