Fugu-MT 論文翻訳(概要): High-Frequency Space Diffusion Models for Accelerated MRI

論文の概要: High-Frequency Space Diffusion Models for Accelerated MRI

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.05481v1
Date: Wed, 10 Aug 2022 14:04:20 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-08-12 13:05:57.462040
Title: High-Frequency Space Diffusion Models for Accelerated MRI
Title（参考訳）: 加速度MRIのための高周波空間拡散モデル
Authors: Chentao Cao, Zhuo-Xu Cui, Shaonan Liu, Dong Liang, Yanjie Zhu
Abstract要約: MRI再建のための改良型高周波DDPMモデルを提案する。連続SDEの観点からは、HFS-SDE (high- frequency space SDE) と呼ばれるMR画像のエネルギー集中型低周波部分は、もはや増幅されない。 HFS-SDEはDDPM駆動のVP-SDEより優れていることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.974773529651233
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Denoising diffusion probabilistic models (DDPMs) have been shown to have superior performances in MRI reconstruction. From the perspective of continuous stochastic differential equations (SDEs), the reverse process of DDPM can be seen as maximizing the energy of the reconstructed MR image, leading to SDE sequence divergence. For this reason, a modified high-frequency DDPM model is proposed for MRI reconstruction. From its continuous SDE viewpoint, termed high-frequency space SDE (HFS-SDE), the energy concentrated low-frequency part of the MR image is no longer amplified, and the diffusion process focuses more on acquiring high-frequency prior information. It not only improves the stability of the diffusion model but also provides the possibility of better recovery of high-frequency details. Experiments on the publicly fastMRI dataset show that our proposed HFS-SDE outperforms the DDPM-driven VP-SDE, supervised deep learning methods and traditional parallel imaging methods in terms of stability and reconstruction accuracy.
Abstract（参考訳）: 拡散確率モデル(DDPM)はMRI再建において優れた性能を示した。連続確率微分方程式(SDE)の観点からは、DDPMの逆過程は再構成されたMR画像のエネルギーを最大化し、SDE配列の発散をもたらすと考えられる。そのため,MRI再建のための高周波DDPMモデルの修正が提案されている。連続SDEの観点からは、HFS-SDE(英語版)と呼ばれるMR画像のエネルギー集中型低周波部分は増幅されず、拡散過程は高周波事前情報を取得することに重点を置いている。拡散モデルの安定性を向上するだけでなく、高周波の詳細を回復する可能性も提供する。 HFS-SDEはDDPM駆動のVP-SDE, 教師付き深層学習法, 従来の並列画像法において, 安定性と再構成精度の点で優れていた。

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