hybrid-cs-model-mri

ユースケースと概要説明

hybrid-cs-model-mri モデルは、磁気共鳴画像 (MRI) 再構成用のハイブリッド周波数ドメイン/画像ドメイン・ディープ・ネットワークです。このモデルは、本質的に欠落している k 空間サンプルを埋めようとする k 空間ネットワーク、逆離散フーリエ変換 (IDFT) 演算、およびアンチエイリアシング・フィルターとして機能するイメージ・ドメイン・ネットワークで構成されています。

詳細については、論文およびリポジトリーで説明されています。

仕様

メトリック

タイプ

k-Space での MRI 画像修復

GFlops

146.6037

MParams

11.3313

ソース・フレームワーク

TensorFlow*

精度

精度メトリックは、Calgary-Campinas Public Brain MR Dataset から取得されます。

メトリック

PSNR (平均)

34.272884 dB

PSNR (標準)

4.607115 dB

追加のモデル属性へのパスを指定するには、accuracy_check [...] --model_attributes <path_to_folder_with_downloaded_model> を使用します。path_to_folder_with_downloaded_model は、現在のモデルがモデル・ダウンローダーによってダウンロードされるフォルダーへのパスです。

入力

元のモデル

MRI 入力、名前: input_1、形状: 1, 256, 256, 2、形式: B, H, W, C

説明:

  • B - バッチサイズ

  • H - 画像の髙さ

  • W - 画像の幅

  • C - チャネル数

変換されたモデル

MRI 入力、名前: input_1、形状: 1, 256, 256, 2、形式: B, H, W, C

説明:

  • B - バッチサイズ

  • H - 画像の髙さ

  • W - 画像の幅

  • C - チャネル数

出力

元のモデル

最終出力は、名前が StatefulPartitionedCall/model/conv2d_43/BiasAdd/Add、形状が 1, 1, 256, 256 の BLOB であり、再構成された MR 画像が含まれます。

変換されたモデル

最終出力は、名前が StatefulPartitionedCall/model/conv2d_43/BiasAdd/Add、形状が 1, 1, 256, 256 の BLOB であり、再構成された MR 画像が含まれます。

モデルをダウンロードして OpenVINO™ IR 形式に変換

以下の例に示すように、モデルをダウンロードし、必要に応じてモデル・ダウンローダーやその他の自動化ツールによってモデルを OpenVINO™ IR 形式に変換できます。

モデル・ダウンローダーの使用例:

omz_downloader --name <model_name>

モデル・コンバーターの使用例:

omz_converter --name <model_name>

デモの使い方

Open Model Zoo が提供する次のデモでこのモデルを使用して、その機能を確認できます。