論文の概要: MRPD: Undersampled MRI reconstruction by prompting a large latent diffusion model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.10609v2
• Date: Fri, 5 Jul 2024 07:49:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-08 23:53:32.921932
• Title: MRPD: Undersampled MRI reconstruction by prompting a large latent diffusion model
• Title（参考訳）: MRPD : 大規模な潜伏拡散モデルによるMRIのアンダーサンプル化
• Authors: Ziqi Gao, S. Kevin Zhou,
• Abstract要約: 大規模な潜伏拡散モデル(MRPD)を応用したMRI再建のための新しい枠組みを提案する。 教師なし再構成のために、MSSamplerはランダム位相変調されたハード・トゥ・ソフト制御でLLDMを誘導する。 FastMRIとIXIの実験では、MRPDがMRIデータベースのないシナリオとデータベースが利用可能なシナリオの両方をサポートする唯一のモデルであることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.46762698682188
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Implicit visual knowledge in a large latent diffusion model (LLDM) pre-trained on natural images is rich and hypothetically universal to natural and medical images. To test this hypothesis from a practical perspective, we propose a novel framework for undersampled MRI Reconstruction by Prompting a large latent Diffusion model (MRPD). While the existing methods trained on MRI datasets are typically of limited generalizability toward diverse data acquisition scenarios, MRPD supports unsupervised and universally adaptive MRI reconstruction. For unsupervised reconstruction, MRSampler guides LLDM with a random-phase-modulated hard-to-soft control. With any single- or multiple-source MRI dataset, MRPD's performance is boosted universally by a lightweight MRAdapter that only finetunes the LLDM's autoencoder. Experiments on FastMRI and IXI show that MRPD is the only model that supports both MRI database-free and database-available scenarios and attains the best generalizability towards out-of-domain (OOD) samplings, contrasts, and organs among compared unsupervised, supervised, and MRI diffusion methods. To our knowledge, MRPD is the first method that empirically shows the universal prowess of an LLDM pre-trained on vast natural images for MRI. Our official implementation is at https://github.com/Z7Gao/MRPD.
• Abstract（参考訳）: 自然画像に事前訓練された大型潜伏拡散モデル(LLDM)における暗黙的な視覚的知識は、自然画像や医学画像に対して豊富で普遍的である。 この仮説を実用的観点から検証するために,大規模な潜伏拡散モデル(MRPD)を用いてMRI再構成をアンサンプする新しい枠組みを提案する。 MRIデータセットでトレーニングされた既存の方法は、典型的には多様なデータ取得シナリオに対して限定的な一般化性を持つが、MRPDは教師なしで普遍的なMRI再構成をサポートする。 教師なし再構成のために、MSSamplerはランダム位相変調されたハード・トゥ・ソフト制御でLLDMを誘導する。 単一または複数ソースのMRIデータセットでは、LLDMのオートエンコーダのみを微調整する軽量なMRAdapterによってMRPDのパフォーマンスが普遍的に向上する。 FastMRIとIXIの実験によると、MRPDはMRIデータベースのないシナリオとデータベースが利用可能なシナリオの両方をサポートする唯一のモデルであり、比較対象の教師なし、教師なし、MRI拡散法の中で、ドメイン外サンプリング(OOD)、コントラスト、臓器に対する最高の一般化性を実現する。 我々の知る限り、MRPDはMRIのための広大な自然画像に事前訓練されたLLDMの普遍的な長所を実証的に示す最初の方法である。 公式実装はhttps://github.com/Z7Gao/MRPDです。

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