論文の概要: Universal Generative Modeling in Dual-domain for Dynamic MR Imaging
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.07599v1
- Date: Thu, 15 Dec 2022 03:04:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-16 17:34:52.060362
- Title: Universal Generative Modeling in Dual-domain for Dynamic MR Imaging
- Title（参考訳）: ダイナミックMRIのためのデュアルドメインの普遍的生成モデリング
- Authors: Chuanming Yu, Yu Guan, Ziwen Ke, Dong Liang, Qiegen Liu
- Abstract要約: 我々は,高度にアンダーサンプリングされた測定値の再構成を行うために,k-spaceとDu-al-Domainコラボレーティブユニバーサル生成モデル(DD-UGM)を提案する。
より正確には、画像領域とk空間領域の両方の先行成分を普遍的な生成モデルで抽出し、これらの先行成分を適応的に処理し、より高速に処理する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.915796840971396
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Dynamic magnetic resonance image reconstruction from incomplete k-space data
has generated great research interest due to its capability to reduce scan
time. Never-theless, the reconstruction problem is still challenging due to its
ill-posed nature. Recently, diffusion models espe-cially score-based generative
models have exhibited great potential in algorithm robustness and usage
flexi-bility. Moreover, the unified framework through the variance exploding
stochastic differential equation (VE-SDE) is proposed to enable new sampling
methods and further extend the capabilities of score-based gener-ative models.
Therefore, by taking advantage of the uni-fied framework, we proposed a k-space
and image Du-al-Domain collaborative Universal Generative Model (DD-UGM) which
combines the score-based prior with low-rank regularization penalty to
reconstruct highly under-sampled measurements. More precisely, we extract prior
components from both image and k-space domains via a universal generative model
and adaptively handle these prior components for faster processing while
maintaining good generation quality. Experimental comparisons demonstrated the
noise reduction and detail preservation abilities of the proposed method. Much
more than that, DD-UGM can reconstruct data of differ-ent frames by only
training a single frame image, which reflects the flexibility of the proposed
model.
- Abstract（参考訳）: 不完全なk空間データからの動的磁気共鳴画像再構成は、スキャン時間を短縮する能力から、大きな研究の関心を集めている。
その不適切な性質から、レコンストラクションの問題はいまだに困難である。
近年,拡散モデルespe-cially scoreに基づく生成モデルがアルゴリズムのロバスト性や使用フレキシビティに大きな可能性を示している。
さらに, 分散爆発確率微分方程式 (VE-SDE) による統合フレームワークを提案し, 新たなサンプリング法を実現し, スコアベース生成モデルの性能をさらに拡張した。
そこで本稿では,k-space と image du-al-domain collaborative universal generative model (dd-ugm) を提案する。
より正確には、画像領域とk空間領域の両方の先行成分を普遍的な生成モデルで抽出し、これらの先行成分を適応的に処理し、良好な生成品質を維持しながら高速に処理する。
提案手法の騒音低減効果と細部保存効果を実験的に比較した。
さらにdd-ugmは,提案モデルの柔軟性を反映した単一のフレームイメージのみをトレーニングすることで,異なるフレームのデータを再構成することができる。
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