論文の概要: Cycle-guided Denoising Diffusion Probability Model for 3D Cross-modality MRI Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.00042v1
• Date: Fri, 28 Apr 2023 18:28:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-02 17:38:37.168579
• Title: Cycle-guided Denoising Diffusion Probability Model for 3D Cross-modality MRI Synthesis
• Title（参考訳）: 3dクロスモダリティmri合成のための周期誘導脱音拡散確率モデル
• Authors: Shaoyan Pan, Chih-Wei Chang, Junbo Peng, Jiahan Zhang, Richard L.J. Qiu, Tonghe Wang, Justin Roper, Tian Liu, Hui Mao and Xiaofeng Yang
• Abstract要約: クロスモダリティMRI合成のためのサイクル誘導拡散確率モデル(CG-DDPM) 2つのDDPMが互いに条件付きで、2つの異なるMRIパルスシーケンスから合成画像を生成する。 2つのDDPMは、逆のプロセスでランダム潜時ノイズを交換し、DDPMを正規化し、2つのモードで一致する画像を生成するのに役立つ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9632065069564202
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This study aims to develop a novel Cycle-guided Denoising Diffusion Probability Model (CG-DDPM) for cross-modality MRI synthesis. The CG-DDPM deploys two DDPMs that condition each other to generate synthetic images from two different MRI pulse sequences. The two DDPMs exchange random latent noise in the reverse processes, which helps to regularize both DDPMs and generate matching images in two modalities. This improves image-to-image translation ac-curacy. We evaluated the CG-DDPM quantitatively using mean absolute error (MAE), multi-scale structural similarity index measure (MSSIM), and peak sig-nal-to-noise ratio (PSNR), as well as the network synthesis consistency, on the BraTS2020 dataset. Our proposed method showed high accuracy and reliable consistency for MRI synthesis. In addition, we compared the CG-DDPM with several other state-of-the-art networks and demonstrated statistically significant improvements in the image quality of synthetic MRIs. The proposed method enhances the capability of current multimodal MRI synthesis approaches, which could contribute to more accurate diagnosis and better treatment planning for patients by synthesizing additional MRI modalities.
• Abstract（参考訳）: 本研究では, クロスモダリティmri合成のための新しいcg-ddpm(cycle-guided denoising diffusion probability model)の開発を目指している。 CG-DDPMは2つのDDPMを配置し、2つの異なるMRIパルスシーケンスから合成画像を生成する。 2つのDDPMは逆のプロセスでランダム潜時雑音を交換し、2つのモードで一致する画像を生成する。 これにより、画像から画像への翻訳精度が向上する。 我々はBraTS2020データセットを用いて,平均絶対誤差(MAE),マルチスケール構造類似度指数(MSSIM),ピークシグ・ナル・トゥ・ノイズ比(PSNR)およびネットワーク合成整合性を用いてCG-DDPMを定量的に評価した。 提案手法はMRI合成における高精度で信頼性の高い整合性を示した。 さらに, CG-DDPMを他の最先端ネットワークと比較し, 画像品質の統計的に有意な改善が認められた。 提案手法は, より正確な診断と治療計画に寄与し, 追加のMRIモダリティを合成することにより, 現行のマルチモーダルMRI合成法の有用性を高める。

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