論文の概要: Annealed Score-Based Diffusion Model for MR Motion Artifact Reduction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.03027v1
• Date: Sun, 8 Jan 2023 12:16:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-10 16:23:04.414352
• Title: Annealed Score-Based Diffusion Model for MR Motion Artifact Reduction
• Title（参考訳）: MRモーションアーチファクト低減のための焼鈍スコアベース拡散モデル
• Authors: Gyutaek Oh, Jeong Eun Lee, and Jong Chul Ye
• Abstract要約: モーションアーティファクトリダクションは、MRイメージングにおいて重要な研究トピックの1つである。 我々はMRIの動作アーチファクト低減のためのアニール式スコアベース拡散モデルを提案する。 実験により, 提案手法は, シミュレーションおよび生体内動作アーティファクトの両方を効果的に低減することを確認した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.41561581618164
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Motion artifact reduction is one of the important research topics in MR imaging, as the motion artifact degrades image quality and makes diagnosis difficult. Recently, many deep learning approaches have been studied for motion artifact reduction. Unfortunately, most existing models are trained in a supervised manner, requiring paired motion-corrupted and motion-free images, or are based on a strict motion-corruption model, which limits their use for real-world situations. To address this issue, here we present an annealed score-based diffusion model for MRI motion artifact reduction. Specifically, we train a score-based model using only motion-free images, and then motion artifacts are removed by applying forward and reverse diffusion processes repeatedly to gradually impose a low-frequency data consistency. Experimental results verify that the proposed method successfully reduces both simulated and in vivo motion artifacts, outperforming the state-of-the-art deep learning methods.
• Abstract（参考訳）: 運動アーティファクトの低下は、画像品質を低下させ、診断を困難にするため、MR画像において重要な研究トピックの1つである。 近年,モーションアーティファクト低減のための深層学習手法が数多く研究されている。 残念なことに、既存のモデルのほとんどは教師付きでトレーニングされており、ペアのモーション破壊とモーションフリーの画像を必要とするか、あるいは現実の状況での使用を制限する厳格なモーション破壊モデルに基づいている。 この問題に対処するために,MRIの動作アーチファクト低減のためのアニール式スコアベース拡散モデルを提案する。 具体的には、無動画像のみを用いてスコアベースモデルを訓練し、前方および逆拡散処理を繰り返して運動アーチファクトを除去し、低周波データ一貫性を徐々に課す。 実験の結果,本手法はシミュレーションと生体内動作の両方のアーチファクトの削減に成功し,最先端のディープラーニング手法を上回った。

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