論文の概要: Optimizing Sampling Patterns for Compressed Sensing MRI with Diffusion Generative Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.03284v1
• Date: Mon, 5 Jun 2023 22:09:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-07 18:12:49.923883
• Title: Optimizing Sampling Patterns for Compressed Sensing MRI with Diffusion Generative Models
• Title（参考訳）: 拡散生成モデルを用いた圧縮センシングMRIのサンプリングパターンの最適化
• Authors: Sriram Ravula, Brett Levac, Ajil Jalal, Jonathan I. Tamir, Alexandros G. Dimakis
• Abstract要約: 圧縮センシングマルチコイルMRIにおけるサブサンプリングパターンを最適化する学習手法を提案する。 拡散モデルとMRI計測プロセスにより得られた後部平均推定値に基づいて1段階の再構成を行う。 本手法では,効果的なサンプリングパターンの学習には5つのトレーニング画像が必要である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 75.52575380824051
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Diffusion-based generative models have been used as powerful priors for magnetic resonance imaging (MRI) reconstruction. We present a learning method to optimize sub-sampling patterns for compressed sensing multi-coil MRI that leverages pre-trained diffusion generative models. Crucially, during training we use a single-step reconstruction based on the posterior mean estimate given by the diffusion model and the MRI measurement process. Experiments across varying anatomies, acceleration factors, and pattern types show that sampling operators learned with our method lead to competitive, and in the case of 2D patterns, improved reconstructions compared to baseline patterns. Our method requires as few as five training images to learn effective sampling patterns.
• Abstract（参考訳）: 拡散に基づく生成モデルは磁気共鳴画像再構成(MRI)の強力な先駆体として使われてきた。 プレトレーニング拡散生成モデルを利用した圧縮型マルチコイルMRIのサブサンプリングパターンを最適化する学習手法を提案する。 重要なことは,拡散モデルとMRIによる計測プロセスにより得られた後部平均推定値に基づいて,単段階の再構成を行う。 各種解剖学,加速度因子,パターンタイプにまたがる実験により,本手法で学習したサンプリング演算子が競合し,2次元パターンの場合,ベースラインパターンと比較して再構成が改善した。 本手法では,効果的なサンプリングパターンの学習には5つのトレーニング画像が必要である。

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