論文の概要: Rethinking Diffusion Model for Multi-Contrast MRI Super-Resolution
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.04785v1
- Date: Sun, 7 Apr 2024 02:15:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-09 19:40:41.294997
- Title: Rethinking Diffusion Model for Multi-Contrast MRI Super-Resolution
- Title（参考訳）: マルチコントラストMRI超解像に対する拡散モデルの再検討
- Authors: Guangyuan Li, Chen Rao, Juncheng Mo, Zhanjie Zhang, Wei Xing, Lei Zhao,
- Abstract要約: DiffMSRと命名されたマルチコントラストMRI SRの効率的な拡散モデルを提案する。
具体的には、DMをコンパクトな低次元潜在空間に適用し、高周波詳細情報を用いた事前知識を生成する。
さらに, DMが生成した事前知識を十分に活用し, 再構成したMR画像が歪んでいないことを保証しながら, 受信フィールドを拡張できる DM 用デコーダとして, PLWformer を設計する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.323643152957114
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recently, diffusion models (DM) have been applied in magnetic resonance imaging (MRI) super-resolution (SR) reconstruction, exhibiting impressive performance, especially with regard to detailed reconstruction. However, the current DM-based SR reconstruction methods still face the following issues: (1) They require a large number of iterations to reconstruct the final image, which is inefficient and consumes a significant amount of computational resources. (2) The results reconstructed by these methods are often misaligned with the real high-resolution images, leading to remarkable distortion in the reconstructed MR images. To address the aforementioned issues, we propose an efficient diffusion model for multi-contrast MRI SR, named as DiffMSR. Specifically, we apply DM in a highly compact low-dimensional latent space to generate prior knowledge with high-frequency detail information. The highly compact latent space ensures that DM requires only a few simple iterations to produce accurate prior knowledge. In addition, we design the Prior-Guide Large Window Transformer (PLWformer) as the decoder for DM, which can extend the receptive field while fully utilizing the prior knowledge generated by DM to ensure that the reconstructed MR image remains undistorted. Extensive experiments on public and clinical datasets demonstrate that our DiffMSR outperforms state-of-the-art methods.
- Abstract（参考訳）: 近年,磁気共鳴画像(MRI)の超解像 (SR) 再構成に拡散モデル (DM) が適用され,特に詳細な再構成では顕著な性能を示した。
しかし,現在の DM ベースの SR 再構成手法では,最終画像の再構成に大量の反復が必要であり,非効率で膨大な計算資源を消費している。
2) これらの手法により再構成された結果は、しばしば実際の高解像度画像と一致せず、再構成されたMR画像に顕著な歪みをもたらす。
上記の問題に対処するため,DiffMSR という名前のマルチコントラストMRI SR の効率的な拡散モデルを提案する。
具体的には、DMをコンパクトな低次元潜在空間に適用し、高周波詳細情報を用いた事前知識を生成する。
非常にコンパクトな潜在空間は、DMが正確な事前知識を得るためには、ほんの数回の単純な反復しか必要としないことを保証している。
さらに, DMが生成した事前知識を十分に活用し, 再構成したMR画像が歪んでいないことを保証しながら, 受信フィールドを拡張できる DM 用デコーダとして, PLWformer を設計する。
公開および臨床データセットに関する大規模な実験により、我々のDiffMSRは最先端の手法よりも優れています。
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