Fugu-MT 論文翻訳(概要): Arbitrary Reduction of MRI Inter-slice Spacing Using Hierarchical Feature Conditional Diffusion

論文の概要: Arbitrary Reduction of MRI Inter-slice Spacing Using Hierarchical Feature Conditional Diffusion

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.07756v3
Date: Fri, 15 Sep 2023 11:46:48 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-09-18 18:38:30.069283
Title: Arbitrary Reduction of MRI Inter-slice Spacing Using Hierarchical Feature Conditional Diffusion
Title（参考訳）: Hierarchical Feature Conditional Diffusion を用いたMRIスライス間隔の任意化
Authors: Xin Wang, Zhenrong Shen, Zhiyun Song, Sheng Wang, Mengjun Liu, Lichi Zhang, Kai Xuan, Qian Wang
Abstract要約: 超高解像度技術は、2DスキャンしたMR画像のスライス間隔を減らし、下流での視覚体験とコンピュータ支援診断を容易にする。既存のほとんどの超解像法は一定のスケーリング比で訓練されており、MRスキャンがスライス間隔の異なる臨床環境では不都合である。本稿では階層型特徴条件拡散法(HiFi-Diff)を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 13.979654208364948
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Magnetic resonance (MR) images collected in 2D scanning protocols typically have large inter-slice spacing, resulting in high in-plane resolution but reduced through-plane resolution. Super-resolution techniques can reduce the inter-slice spacing of 2D scanned MR images, facilitating the downstream visual experience and computer-aided diagnosis. However, most existing super-resolution methods are trained at a fixed scaling ratio, which is inconvenient in clinical settings where MR scanning may have varying inter-slice spacings. To solve this issue, we propose Hierarchical Feature Conditional Diffusion (HiFi-Diff)} for arbitrary reduction of MR inter-slice spacing. Given two adjacent MR slices and the relative positional offset, HiFi-Diff can iteratively convert a Gaussian noise map into any desired in-between MR slice. Furthermore, to enable fine-grained conditioning, the Hierarchical Feature Extraction (HiFE) module is proposed to hierarchically extract conditional features and conduct element-wise modulation. Our experimental results on the publicly available HCP-1200 dataset demonstrate the high-fidelity super-resolution capability of HiFi-Diff and its efficacy in enhancing downstream segmentation performance.
Abstract（参考訳）: 2次元走査プロトコルで収集された磁気共鳴(MR)画像は、通常、大きなスライス間隔を持ち、高平面分解能を持つが、平面分解能は低下する。超高解像度技術は、2DスキャンしたMR画像のスライス間隔を減らし、下流での視覚体験とコンピュータ支援診断を容易にする。しかし、既存のほとんどの超解像法は一定のスケーリング比で訓練されており、MRスキャンがスライス間隔の異なる臨床環境では不都合である。そこで本稿では,mrインタースライス間隔を任意に低減するための階層的特徴条件拡散(hifi-diff)を提案する。隣接した2つのMRスライスと相対的な位置オフセットが与えられた場合、HiFi-Diffはガウスノイズマップを任意の所望のMRスライスに変換する。さらに, 階層的特徴抽出 (HiFE) モジュールは, 階層的に条件特徴を抽出し, 要素ワイド変調を行う。 HCP-1200データセットを用いた実験結果から,HiFi-Diffの高忠実度超解像能と下流セグメンテーション性能の向上効果が示された。

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