論文の概要: Correlated and Multi-frequency Diffusion Modeling for Highly Under-sampled MRI Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.00853v1
• Date: Sat, 2 Sep 2023 07:51:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-07 00:46:32.728652
• Title: Correlated and Multi-frequency Diffusion Modeling for Highly Under-sampled MRI Reconstruction
• Title（参考訳）: ハイアンダーサンプリングMRIにおける相関拡散モデルと多周波拡散モデル
• Authors: Yu Guan, Chuanming Yu, Shiyu Lu, Zhuoxu Cui, Dong Liang, Qiegen Liu
• Abstract要約: 既存のMRI再建法の多くは、特定の組織領域を考慮せずに、全MR画像のtar-geted再構成を行う。 これは、診断のための重要でない組織に対する再構成精度を強調できない可能性がある。 そこで本研究では,k空間データの特性と拡散過程を組み合わせることで,マルチ周波数先行のマイニングに焦点をあてる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.687337090732036
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Most existing MRI reconstruction methods perform tar-geted reconstruction of the entire MR image without tak-ing specific tissue regions into consideration. This may fail to emphasize the reconstruction accuracy on im-portant tissues for diagnosis. In this study, leveraging a combination of the properties of k-space data and the diffusion process, our novel scheme focuses on mining the multi-frequency prior with different strategies to pre-serve fine texture details in the reconstructed image. In addition, a diffusion process can converge more quickly if its target distribution closely resembles the noise distri-bution in the process. This can be accomplished through various high-frequency prior extractors. The finding further solidifies the effectiveness of the score-based gen-erative model. On top of all the advantages, our method improves the accuracy of MRI reconstruction and accel-erates sampling process. Experimental results verify that the proposed method successfully obtains more accurate reconstruction and outperforms state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 既存のMRI再建法の多くは、特定の組織領域を考慮に入れずに、MR画像全体のtar-geted再構成を行う。 これは診断のために重要でない組織に対する再構成精度を強調できない可能性がある。 本研究では,k空間データの性質と拡散過程の組み合わせを活かし,再構成画像のテクスチャ詳細を予め保存するための戦略を異にするマルチ周波数先行のマイニングに焦点をあてた。 さらに、拡散過程は、その対象分布がプロセス内のノイズ分布によく似ている場合、より早く収束することができる。 これは様々な高周波先行抽出器によって達成できる。 この発見は、スコアベースジェネリックモデルの有効性をさらに固める。 以上の利点に加えて,MRI再構成の精度向上とアセル・エレートサンプリングの精度向上を図る。 実験により,提案手法がより正確な再構築と最先端の手法を上回ることを検証した。

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