Although deep learning (DL) has received much attention in accelerated MRI, recent studies suggest small perturbations may lead to instabilities in DL-based reconstructions, leading to concern for their clinical application. However, these works focus on single-coil acquisitions, which is not practical. We investigate instabilities caused by small adversarial attacks for multi-coil acquisitions. Our results suggest that, parallel imaging and multi-coil CS exhibit considerable instabilities against small adversarial perturbations.


翻译:虽然在加速磁共振中,深层学习(DL)受到极大关注,但最近的研究表明,小扰动可能导致基于DL的重建不稳定,从而引起对临床应用的关切,然而,这些工程的重点是单石油收购,这不切实际。我们调查了多石油收购的小规模对抗性攻击造成的不稳定。我们的结果表明,平行成像和多石油 CS对小型对抗性扰动表现出相当大的不稳定性。

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Attention机制最早是在视觉图像领域提出来的,但是真正火起来应该算是google mind团队的这篇论文《Recurrent Models of Visual Attention》[14],他们在RNN模型上使用了attention机制来进行图像分类。随后,Bahdanau等人在论文《Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate》 [1]中,使用类似attention的机制在机器翻译任务上将翻译和对齐同时进行,他们的工作算是是第一个提出attention机制应用到NLP领域中。接着类似的基于attention机制的RNN模型扩展开始应用到各种NLP任务中。最近,如何在CNN中使用attention机制也成为了大家的研究热点。下图表示了attention研究进展的大概趋势。
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