論文の概要: CoLa-Diff: Conditional Latent Diffusion Model for Multi-Modal MRI Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.14081v1
• Date: Fri, 24 Mar 2023 15:46:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-27 14:03:07.561483
• Title: CoLa-Diff: Conditional Latent Diffusion Model for Multi-Modal MRI Synthesis
• Title（参考訳）: CoLa-Diff:マルチモードMRI合成のための条件付き潜時拡散モデル
• Authors: Lan Jiang, Ye Mao, Xi Chen, Xiangfeng Wang, Chao Li
• Abstract要約: ほとんどの拡散ベースのMRI合成モデルは単一のモードを使用している。 拡散型多モードMRI合成モデル、すなわち条件付き潜在拡散モデル(CoLa-Diff)を提案する。 実験により、CoLa-Diffは他の最先端MRI合成法よりも優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.803971719704721
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: MRI synthesis promises to mitigate the challenge of missing MRI modality in clinical practice. Diffusion model has emerged as an effective technique for image synthesis by modelling complex and variable data distributions. However, most diffusion-based MRI synthesis models are using a single modality. As they operate in the original image domain, they are memory-intensive and less feasible for multi-modal synthesis. Moreover, they often fail to preserve the anatomical structure in MRI. Further, balancing the multiple conditions from multi-modal MRI inputs is crucial for multi-modal synthesis. Here, we propose the first diffusion-based multi-modality MRI synthesis model, namely Conditioned Latent Diffusion Model (CoLa-Diff). To reduce memory consumption, we design CoLa-Diff to operate in the latent space. We propose a novel network architecture, e.g., similar cooperative filtering, to solve the possible compression and noise in latent space. To better maintain the anatomical structure, brain region masks are introduced as the priors of density distributions to guide diffusion process. We further present auto-weight adaptation to employ multi-modal information effectively. Our experiments demonstrate that CoLa-Diff outperforms other state-of-the-art MRI synthesis methods, promising to serve as an effective tool for multi-modal MRI synthesis.
• Abstract（参考訳）: MRI合成は、臨床実践におけるMRIモダリティの欠如の課題を軽減することを約束する。 拡散モデルは複雑なデータ分布と可変データ分布をモデル化して画像合成に有効な手法として登場した。 しかし、ほとんどの拡散ベースのMRI合成モデルは単一のモードを使用している。 元の画像領域で動作するため、メモリ集約性が高く、マルチモーダル合成では実現不可能である。 さらに、MRIでは解剖学的構造を保たないことが多い。 さらに、マルチモーダルMRI入力からの複数の条件のバランスは、マルチモーダル合成に不可欠である。 本稿では,最初の拡散に基づく多モードMRI合成モデル,すなわち条件付き潜在拡散モデル(CoLa-Diff)を提案する。 メモリ消費を低減するため,我々はCoLa-Diffを潜在空間で動作させるために設計する。 本稿では,遅延空間における圧縮とノイズを解決するために,協調フィルタリングなどの新しいネットワークアーキテクチャを提案する。 解剖学的構造をより良く維持するために、拡散過程を導くために密度分布の優先として脳領域マスクが導入された。 さらに、マルチモーダル情報を有効に活用するためのオートウェイト適応を提案する。 実験の結果、CoLa-Diffは他の最先端MRI合成法よりも優れており、マルチモーダルMRI合成の有効なツールとして機能することを約束している。

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