論文の概要: K-space Cold Diffusion: Learning to Reconstruct Accelerated MRI without
Noise
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.10162v2
- Date: Fri, 16 Feb 2024 18:08:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-19 19:57:58.755770
- Title: K-space Cold Diffusion: Learning to Reconstruct Accelerated MRI without
Noise
- Title(参考訳): K空間冷拡散:音のない加速MRIの再構成を学ぶ
- Authors: Guoyao Shen, Mengyu Li, Chad W. Farris, Stephan Anderson, Xin Zhang
- Abstract要約: ガウス雑音を伴わずにk空間における画像劣化と復元を行うk空間冷拡散モデルを提案する。
以上の結果から, この新たな劣化処理により, 高速MRIのための高品質な再構成画像が生成できることが示唆された。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.982793366290863
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Deep learning-based MRI reconstruction models have achieved superior
performance these days. Most recently, diffusion models have shown remarkable
performance in image generation, in-painting, super-resolution, image editing
and more. As a generalized diffusion model, cold diffusion further broadens the
scope and considers models built around arbitrary image transformations such as
blurring, down-sampling, etc. In this paper, we propose a k-space cold
diffusion model that performs image degradation and restoration in k-space
without the need for Gaussian noise. We provide comparisons with multiple deep
learning-based MRI reconstruction models and perform tests on a well-known
large open-source MRI dataset. Our results show that this novel way of
performing degradation can generate high-quality reconstruction images for
accelerated MRI.
- Abstract(参考訳): ディープラーニングに基づくMRI再構成モデルは、近年、優れたパフォーマンスを実現している。
最近の拡散モデルは、画像生成、インペイント、超解像度、画像編集などにおいて顕著な性能を示している。
一般化拡散モデルとして、冷拡散はさらに範囲を広げ、ぼやけやダウンサンプリングなどの任意の画像変換を中心に構築されたモデルを考える。
本稿では,ガウス雑音を必要とせず,k空間で画像劣化と復元を行うk空間冷拡散モデルを提案する。
複数のディープラーニングベースのMRI再構成モデルとの比較を行い、よく知られたオープンソースのMRIデータセットでテストを行う。
以上の結果から, 高速MRIのための高画質再構成画像が生成できることが示唆された。
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