Reconstrução Profunda Baseada em Atenção com Múltiplos Deslocamentos para Acelerar a Transferência de Saturação por Troca Química em Ressonância Magnética

Propusemos uma rede baseada em atenção com múltiplos deslocamentos para explorar informações redundantes da anatomia na reconstrução de imagens de CEST-MR (AMO-CEST). Até onde sabemos, este é o primeiro trabalho utilizando aprendizado profundo com padrões de amostragem radial variados e fatias de múltiplos deslocamentos como entrada para acelerar a CEST-MRI. Comparado com outros métodos baseados em aprendizado profundo no conjunto de dados de CEST do cérebro de camundongo com subamostragem quatro vezes, o AMO-CEST alcançou o melhor desempenho com um MMSE de, um PSNR de dB, e um SSIM. Em conclusão, a rede AMO-CEST proposta pode acelerar a CEST-MRI em altas taxas de subamostragem, mantendo uma boa qualidade de imagem.