論文の概要: A 3D Conditional Diffusion Model for Image Quality Transfer -- An Application to Low-Field MRI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.06631v1
• Date: Sat, 11 Nov 2023 18:30:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-14 17:45:01.340461
• Title: A 3D Conditional Diffusion Model for Image Quality Transfer -- An Application to Low-Field MRI
• Title（参考訳）: 画像品質伝達のための3次元条件拡散モデル -低磁場MRIへの応用-
• Authors: Seunghoi Kim, Henry F. J. Tregidgo, Ahmed K. Eldaly, Matteo Figini, Daniel C. Alexander
• Abstract要約: 低磁場(LF)MRIスキャナは、限られたリソースや信頼性の低い電源の設定で依然として一般的である。 彼らはしばしば、高磁場(HF)スキャナよりも空間分解能とコントラストの低い画像を生成する。 画像品質伝達(IQT)は,低画質画像と高画質画像のマッピング関数を学習することにより,画像の品質を高めるために開発された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1342829196938937
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Low-field (LF) MRI scanners (<1T) are still prevalent in settings with limited resources or unreliable power supply. However, they often yield images with lower spatial resolution and contrast than high-field (HF) scanners. This quality disparity can result in inaccurate clinician interpretations. Image Quality Transfer (IQT) has been developed to enhance the quality of images by learning a mapping function between low and high-quality images. Existing IQT models often fail to restore high-frequency features, leading to blurry output. In this paper, we propose a 3D conditional diffusion model to improve 3D volumetric data, specifically LF MR images. Additionally, we incorporate a cross-batch mechanism into the self-attention and padding of our network, ensuring broader contextual awareness even under small 3D patches. Experiments on the publicly available Human Connectome Project (HCP) dataset for IQT and brain parcellation demonstrate that our model outperforms existing methods both quantitatively and qualitatively. The code is publicly available at \url{https://github.com/edshkim98/DiffusionIQT}.
• Abstract（参考訳）: 低磁場(lf)mriスキャナー(<1t)は、限られたリソースや信頼性の低い電源でまだ普及している。 しかし、高磁場(HF)スキャナよりも空間分解能とコントラストの低い画像が得られることが多い。 この品質格差は、不正確な臨床解釈をもたらす可能性がある。 画像品質伝達(IQT)は,低画質画像と高画質画像のマッピング関数を学習することにより,画像の品質を高めるために開発された。 既存のIQTモデルは、しばしば高周波の特徴の復元に失敗し、ぼやけた出力をもたらす。 本稿では,3次元ボリュームデータ,特にLF MR画像を改善するための3次元条件拡散モデルを提案する。 さらに,ネットワークの自己注意とパディングにクロスバッチ機構を組み込んで,小さな3Dパッチの下でもより広いコンテキスト認識を確保する。 IQTと脳解析のためのHuman Connectome Project(HCP)データセットの実験は、我々のモデルが既存の手法よりも定量的かつ質的に優れていることを示した。 コードは \url{https://github.com/edshkim98/DiffusionIQT} で公開されている。

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