NKI-AI/direct

何を解決するか

DIRECT は MRI 再構成を高速化するための PyTorch ツールキットです。未サンプリングのマルチコイル k-space データ（原始 MRI データ）を高品質な画像に変換する課題に対処し、サンプリング、再構成、検証を標準化された方法で処理できるようにします。

動作方法

このツールキットは、原始データから最終画像までのエンドツーエンドのパイプラインを提供します。以下の機能を含みます：

• データ処理： 静的、動的、マルチスライスのさまざまな MRI ボリュームに対応し、カーテシアン、ラジアル、スパイラルなど多様なサンプリングマスクのライブラリを提供。
• モデルライブラリ： vSHARP、RecurrentVarNet、RIM、および ViT や UFormer といったトランスフォーマーに基づく再構成モデルを含む、幅広い再構成アーキテクチャ。
• 学習オプション： 完全教師あり、自己教師あり（SSDU）、および教師あり/自己教師ありの統合学習（JSSL）のパラダイムをサポート。
• 最適化： 分散マルチGPU学習、ミックスドプレシジョン、加速度係数に応じてネットワークを調整可能な条件付きパイプラインなどのツールを提供。

対象ユーザー

主に、深層学習を用いた MRI 再構成および高速化に注力する医療画像分野の研究者や開発者向けです。

特徴

• コンペティション優勝モデル： vSHARP や RecurrentVarNet など、主要な MRI 再構成コンペティションで優勝したモデルの実装を含む。
• 包括的なサンプリング： 多様な k-space マスクと、学習された Adaptive Dynamic Sampler (ADS) を提供。
• 豊富な評価指標： SSIM、pSNR、NMSE など、MRIに特化した検証指標を内蔵。
• モデルズー： Hugging Face を通じて事前学習済みモデルにアクセス可能で、迅速なデプロイと再現が可能。