Date : 2022
Type : Livre / Book
Type : Thèse / ThesisLangue / Language : anglais / English
Imagerie par résonance magnétique
Réseaux neuronaux (informatique)
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Résumé / Abstract : L'imagerie par résonance magnétique (IRM) est l'une des modalités d'imagerie les plus utilisées au monde. Son objectif principal est de visualiser les tissus mous de manière non invasive et non ionisante. Cependant, son adoption générale est entravée par une durée d'examen globalement élevée. Afin de la raccourcir, plusieurs techniques ont été proposées, parmi lesquelles l'imagerie parallèle (PI) et l'échantillonnage compressif (CS) jouent une place prédominante. Grâce à ces techniques, les données en IRM peuvent être acquises de manière fortement compressée, réduisant ainsi significativement le temps d'acquisition. Cependant, les algorithmes généralement utilisés pour reconstruire les images IRM à partir de ces données sous-échantillonnées sont lents et peu performants dans des scénarios d'acquisition fortement accélérés. Afin de résoudre ces problèmes, les "réseaux de neurones déroulés" ont été introduits. L'idée centrale de ces modèles est de dérouler ou déplier les itérations des algorithmes de reconstruction classiques en un graphe de calcul fini. L'objectif principal de cette thèse est de proposer de nouvelles architectures pour des scénarios d'acquisition qui s'écartent de l'acquisition cartésienne 2D typique. À cette fin, nous passons d'abord en revue une poignée de réseaux neuronaux pour la reconstruction IRM. Après avoir sélectionné le plus performant, i.e. le PDNet, nous l'étendons à deux contextes : le challenge fastMRI 2020 et le problème des données 3D non cartésiennes. Nous avons également choisi de répondre aux préoccupations de beaucoup concernant l'applicabilité clinique de l'apprentissage profond pour l'imagerie médicale. Nous le faisons en proposant des moyens de construire des modèles robustes et inspectables, mais aussi en testant simplement les réseaux entraînés dans des contextes qui s'écartent de la distribution d'entraînement. Enfin, après avoir remarqué comment l'outil de l'apprentissage profond implicite peut aider à entraîner des modèles de reconstruction IRM plus profonds, nous introduisons une nouvelle méthode d'accélération (i.e. SHINE) pour l'entraînement de ces modèles.
Résumé / Abstract : Magnetic Resonance Imaging (MRI) is one of the most prominent imaging techniques in the world. Its main purpose is to probe soft tissues in a non-invasive and non-ionizing way. However, its wider adoption is hindered by an overall high scan time. In order to reduce this duration, several approaches have been proposed, among which Parallel Imaging (PI) and Compressed Sensing (CS) are the most important. Using these techniques, MR data can be acquired in a highly compressed way which allows the reduction of acquisition times. However, the algorithms typically used to reconstruct the MR images from these undersampled data are slow and underperform in highly accelerated scenarios. In order to address these issues, unrolled neural networks have been introduced. The core idea of these models is to unroll the iterations of classical reconstruction algorithms into a finite computation graph. The main objective of this PhD thesis is to propose new architecture designs for acquisition scenarios which deviate from the typical Cartesian 2D sampling. To this end, we first review a handful of neural networks for MRI reconstruction. After selecting the best performer, the PDNet, we extend it to two contexts: the fastMRI 2020 reconstruction challenge and the 3D non-Cartesian data problem. We also chose to adress the concerns of many regarding the clinical applicability of deep learning for medical imaging. We do so by proposing ways to build robust and inspectable models, but also by simply testing the trained networks in out-of-distribution settings. Finally, after noticing how the implicit deep learning framework can help implement deeper MRI reconstruction models, we introduce a new acceleration method (called SHINE) for the training of such models.