論文の概要: Score-based diffusion models for accelerated MRI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.05243v1
• Date: Fri, 8 Oct 2021 08:42:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-12 14:46:07.921244
• Title: Score-based diffusion models for accelerated MRI
• Title（参考訳）: 加速MRIのためのスコアベース拡散モデル
• Authors: Hyungjin Chung, Jong chul Ye
• Abstract要約: 本研究では,画像中の逆問題を容易に解けるような条件分布からデータをサンプリングする方法を提案する。 我々のモデルは、訓練のためにのみ等級画像を必要とするが、複雑な値のデータを再構成することができ、さらに並列画像まで拡張できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.3148116010546
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Score-based diffusion models provide a powerful way to model images using the gradient of the data distribution. Leveraging the learned score function as a prior, here we introduce a way to sample data from a conditional distribution given the measurements, such that the model can be readily used for solving inverse problems in imaging, especially for accelerated MRI. In short, we train a continuous time-dependent score function with denoising score matching. Then, at the inference stage, we iterate between numerical SDE solver and data consistency projection step to achieve reconstruction. Our model requires magnitude images only for training, and yet is able to reconstruct complex-valued data, and even extends to parallel imaging. The proposed method is agnostic to sub-sampling patterns, and can be used with any sampling schemes. Also, due to its generative nature, our approach can quantify uncertainty, which is not possible with standard regression settings. On top of all the advantages, our method also has very strong performance, even beating the models trained with full supervision. With extensive experiments, we verify the superiority of our method in terms of quality and practicality.
• Abstract（参考訳）: スコアベース拡散モデルは、データ分布の勾配を利用して画像をモデル化する強力な方法を提供する。 本稿では, 学習スコア関数を先行的に活用し, 画像の逆問題, 特にmriの高速化にモデルが容易に利用できるように, 条件分布からデータをサンプリングする方法を提案する。 つまり,連続時間依存スコア関数を訓練し,スコアマッチングを行う。 そして、推論段階で、数値SDEソルバとデータ一貫性予測ステップを反復して再構成を行う。 本モデルでは,トレーニングにのみマグニチュード画像が必要となるが,複雑な値データの再構成が可能であり,並列イメージングまで拡張可能である。 提案手法はサブサンプリングパターンに依存しず,任意のサンプリング方式で使用することができる。 また,その生成的性質から,標準回帰設定では不可能である不確実性を定量化することができる。 あらゆる利点に加えて、我々の手法は非常に強力な性能を持ち、完全な監督で訓練されたモデルにも勝っている。 広範な実験により,本手法の優れた品質と実用性を検証する。

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