論文の概要: QSMDiff: Unsupervised 3D Diffusion Models for Quantitative Susceptibility Mapping

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.14070v1
• Date: Thu, 21 Mar 2024 01:37:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-22 15:46:42.791195
• Title: QSMDiff: Unsupervised 3D Diffusion Models for Quantitative Susceptibility Mapping
• Title（参考訳）: QSMDiff:定量的サセプティビリティマッピングのための教師なし3次元拡散モデル
• Authors: Zhuang Xiong, Wei Jiang, Yang Gao, Feng Liu, Hongfu Sun,
• Abstract要約: 定量的感受性マッピング(QSM)はMRI組織相からの磁気感受性分布の逆問題である。 拡散モデルの最近の進歩は、2次元医用画像逆問題の解決の可能性を示している。 我々は3次元画像パッチに基づく拡散モデル、すなわちQSMDiffを開発し、様々なスキャンパラメータにわたって堅牢なQSM再構成を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.629091097618792
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Quantitative Susceptibility Mapping (QSM) dipole inversion is an ill-posed inverse problem for quantifying magnetic susceptibility distributions from MRI tissue phases. While supervised deep learning methods have shown success in specific QSM tasks, their generalizability across different acquisition scenarios remains constrained. Recent developments in diffusion models have demonstrated potential for solving 2D medical imaging inverse problems. However, their application to 3D modalities, such as QSM, remains challenging due to high computational demands. In this work, we developed a 3D image patch-based diffusion model, namely QSMDiff, for robust QSM reconstruction across different scan parameters, alongside simultaneous super-resolution and image-denoising tasks. QSMDiff adopts unsupervised 3D image patch training and full-size measurement guidance during inference for controlled image generation. Evaluation on simulated and in-vivo human brains, using gradient-echo and echo-planar imaging sequences across different acquisition parameters, demonstrates superior performance. The method proposed in QSMDiff also holds promise for impacting other 3D medical imaging applications beyond QSM.
• Abstract（参考訳）: QSM双極子インバージョン(QSM dipole inversion)はMRI組織相からの磁化率分布の定量化のための逆問題である。 教師付きディープラーニング手法は特定のQSMタスクで成功したが、その一般化可能性には制約がある。 拡散モデルの最近の進歩は、2次元医用画像逆問題の解決の可能性を示している。 しかし、QSMのような3Dモダリティへの応用は、高い計算要求のため、依然として困難である。 本研究では,3次元画像パッチを用いた拡散モデル,すなわちQSMDiffを開発した。 QSMDiffは、制御された画像生成のための推論中に、教師なしの3Dイメージパッチトレーニングとフルサイズ測定ガイダンスを採用する。 異なる取得パラメータ間での勾配エコーおよびエコー平面画像シーケンスを用いて、シミュレーションされたヒト脳と生存中のヒト脳の評価を行い、優れた性能を示す。 QSMDiffで提案された手法は、QSM以外の他の3D医療画像アプリケーションにも影響を与えると約束している。

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