Fugu-MT 論文翻訳(概要): Adaptive Diffusion Priors for Accelerated MRI Reconstruction

論文の概要: Adaptive Diffusion Priors for Accelerated MRI Reconstruction

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.05876v3
Date: Sun, 17 Sep 2023 18:44:44 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2023-09-20 01:41:47.719879
Title: Adaptive Diffusion Priors for Accelerated MRI Reconstruction
Title（参考訳）: 加速MRIにおける適応拡散前処理
Authors: Alper G\"ung\"or, Salman UH Dar, \c{S}aban \"Ozt\"urk, Yilmaz Korkmaz, Gokberk Elmas, Muzaffer \"Ozbey, Tolga \c{C}ukur
Abstract要約: ディープMRI再構成は、完全にサンプリングされたデータと整合したイメージを復元するために、アンサンプされた取得をデエイリアス化する条件付きモデルで一般的に行われる。非条件モデルは、画像演算子に関連する領域シフトに対する信頼性を向上させるために、演算子から切り離された生成画像の事前を学習する。本稿では,MRI 再構成に先立つ適応拡散 AdaDiff を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9895793818721335
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Deep MRI reconstruction is commonly performed with conditional models that de-alias undersampled acquisitions to recover images consistent with fully-sampled data. Since conditional models are trained with knowledge of the imaging operator, they can show poor generalization across variable operators. Unconditional models instead learn generative image priors decoupled from the operator to improve reliability against domain shifts related to the imaging operator. Recent diffusion models are particularly promising given their high sample fidelity. Nevertheless, inference with a static image prior can perform suboptimally. Here we propose the first adaptive diffusion prior for MRI reconstruction, AdaDiff, to improve performance and reliability against domain shifts. AdaDiff leverages an efficient diffusion prior trained via adversarial mapping over large reverse diffusion steps. A two-phase reconstruction is executed following training: a rapid-diffusion phase that produces an initial reconstruction with the trained prior, and an adaptation phase that further refines the result by updating the prior to minimize data-consistency loss. Demonstrations on multi-contrast brain MRI clearly indicate that AdaDiff outperforms competing conditional and unconditional methods under domain shifts, and achieves superior or on par within-domain performance.
Abstract（参考訳）: 深部mri再構成は、完全にサンプリングされたデータと一致した画像を復元するために、取得をデサンプリングする条件付きモデルで一般的に行われる。条件付きモデルは撮像演算子の知識で訓練されるため、可変演算子間の一般化が不十分であることを示すことができる。非条件モデルは、画像演算子に関連する領域シフトに対する信頼性を改善するために、オペレータから分離された生成イメージを学習する。最近の拡散モデルはその高い試料忠実度から特に有望である。それでも、静的なイメージによる推論は、亜最適に実行できる。本稿では,mri再構成に先立つ第1回適応拡散法であるadadiffを提案し,領域シフトに対する性能と信頼性を向上させる。 adadiffは、大きな逆拡散ステップの逆写像によって訓練された効率的な拡散前処理を利用する。訓練後、2相の再構成を行う: 訓練済みのプリエントで初期復元を行う急速拡散相と、データ抵抗損失を最小限に抑えるためにプリエントを更新することにより結果をさらに洗練する適応相。マルチコントラスト脳MRIでは、AdaDiffはドメインシフトの下で競合する条件や非条件の手法より優れており、ドメイン内のパフォーマンスが優れているか同等であることを示す。

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