論文の概要: SPIRiT-Diffusion: Self-Consistency Driven Diffusion Model for Accelerated MRI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.05060v1
• Date: Tue, 11 Apr 2023 08:43:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-12 15:51:34.375345
• Title: SPIRiT-Diffusion: Self-Consistency Driven Diffusion Model for Accelerated MRI
• Title（参考訳）: SPIRiT拡散:加速MRIのための自己整合駆動拡散モデル
• Authors: Zhuo-Xu Cui, Chentao Cao, Jing Cheng, Sen Jia, Hairong Zheng, Dong Liang, Yanjie Zhu
• Abstract要約: 反復型自己整合並列イメージング(SPIRiT)にインスパイアされた自己整合性駆動拡散モデルを提案する。 提案したSPIRiT-Diffusion法は3次元頭蓋内および頸動脈壁画像データセットを用いて評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.56962674277573
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Diffusion models are a leading method for image generation and have been successfully applied in magnetic resonance imaging (MRI) reconstruction. Current diffusion-based reconstruction methods rely on coil sensitivity maps (CSM) to reconstruct multi-coil data. However, it is difficult to accurately estimate CSMs in practice use, resulting in degradation of the reconstruction quality. To address this issue, we propose a self-consistency-driven diffusion model inspired by the iterative self-consistent parallel imaging (SPIRiT), namely SPIRiT-Diffusion. Specifically, the iterative solver of the self-consistent term in SPIRiT is utilized to design a novel stochastic differential equation (SDE) for diffusion process. Then $\textit{k}$-space data can be interpolated directly during the reverse diffusion process, instead of using CSM to separate and combine individual coil images. This method indicates that the optimization model can be used to design SDE in diffusion models, driving the diffusion process strongly conforming with the physics involved in the optimization model, dubbed model-driven diffusion. The proposed SPIRiT-Diffusion method was evaluated on a 3D joint Intracranial and Carotid Vessel Wall imaging dataset. The results demonstrate that it outperforms the CSM-based reconstruction methods, and achieves high reconstruction quality at a high acceleration rate of 10.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルは画像生成の先駆的手法であり、磁気共鳴画像再構成(MRI)に成功している。 現在の拡散法に基づく再構成法は、コイル感度マップ(CSM)を用いてマルチコイルデータを再構成する。 しかし, 実使用時のcsmを正確に推定することは困難であり, コンストラクション品質の低下を招いた。 そこで本稿では,SPIRiT-Diffusionという反復型自己一貫性並列イメージング(SPIRiT)にインスパイアされた自己一貫性駆動拡散モデルを提案する。 具体的には、SPIRiTにおける自己整合項の反復解法を用いて、拡散過程のための新しい確率微分方程式(SDE)を設計する。 次に$\textit{k}$-spaceデータは、個々のコイルイメージを分離・結合するためにCSMを使う代わりに、逆拡散プロセス中に直接補間することができる。 本手法は, 拡散モデルにおけるsde設計に最適化モデルを用いることができ, 拡散過程はモデル駆動拡散と呼ばれる最適化モデルに関わる物理に強く準拠していることを示す。 提案法を頭蓋内および頸動脈内血管壁イメージングデータセットを用いて評価した。 その結果, CSMをベースとした再建法よりも優れ, 高加速率10。

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