論文の概要: Fast Controllable Diffusion Models for Undersampled MRI Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.12078v3
• Date: Tue, 11 Jun 2024 10:15:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-13 00:48:47.084520
• Title: Fast Controllable Diffusion Models for Undersampled MRI Reconstruction
• Title（参考訳）: アンダーサンプルMRI再構成のための高速可制御拡散モデル
• Authors: Wei Jiang, Zhuang Xiong, Feng Liu, Nan Ye, Hongfu Sun,
• Abstract要約: 本研究は,MRIのアンダーサンプル再構成のための拡散モデルの制御可能な生成を促進させる,Predictor-Projector-Noisor (PPN) と呼ばれる新しいアルゴリズムを提案する。 以上の結果から, PPNは, 他の制御可能なサンプリング法に比べて, 再構成時間を大幅に短縮した, アンサンプ付きk空間計測に適合した高忠実MR画像を生成することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.257507373275288
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Supervised deep learning methods have shown promise in undersampled Magnetic Resonance Imaging (MRI) reconstruction, but their requirement for paired data limits their generalizability to the diverse MRI acquisition parameters. Recently, unsupervised controllable generative diffusion models have been applied to undersampled MRI reconstruction, without paired data or model retraining for different MRI acquisitions. However, diffusion models are generally slow in sampling and state-of-the-art acceleration techniques can lead to sub-optimal results when directly applied to the controllable generation process. This study introduces a new algorithm called Predictor-Projector-Noisor (PPN), which enhances and accelerates controllable generation of diffusion models for undersampled MRI reconstruction. Our results demonstrate that PPN produces high-fidelity MR images that conform to undersampled k-space measurements with significantly shorter reconstruction time than other controllable sampling methods. In addition, the unsupervised PPN accelerated diffusion models are adaptable to different MRI acquisition parameters, making them more practical for clinical use than supervised learning techniques.
• Abstract（参考訳）: 改良された深層学習法はMRI(MRI)のアンダーサンプル再構成において有望であるが、そのペア化データに対する要求は、MRIの様々な取得パラメータに対する一般化性を制限している。 近年、異なるMRI取得のためのペアデータやモデル再構成なしに、アンサンプされたMRI再構成に制御不能な生成拡散モデルが適用されている。 しかし、拡散モデルはサンプリングにおいて一般的に遅いため、制御可能な生成プロセスに直接適用した場合、最先端の加速技術は準最適結果をもたらす可能性がある。 本研究では,MRI再構成のための拡散モデルの制御可能生成を促進・促進するPredictor-Projector-Noisor (PPN)と呼ばれる新しいアルゴリズムを提案する。 以上の結果から, PPNは, 他の制御可能なサンプリング法に比べて, 再構成時間を大幅に短縮した, アンサンプ付きk空間計測に適合した高忠実MR画像を生成することがわかった。 さらに、教師なしPPN加速拡散モデルが異なるMRI取得パラメータに適応可能であり、教師付き学習技術よりも臨床的に有用である。

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