論文の概要: Autoregressive Image Diffusion: Generating Image Sequence and Application in MRI
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.14327v1
- Date: Thu, 23 May 2024 08:57:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-24 18:04:42.702554
- Title: Autoregressive Image Diffusion: Generating Image Sequence and Application in MRI
- Title（参考訳）: 自己回帰画像拡散:画像系列の生成とMRIへの応用
- Authors: Guanxiong Luo, Shoujin Huang, Martin Uecker,
- Abstract要約: 生成モデルは画像分布を学習し、アンサンプされたk空間データから高品質な画像の再構成に使用できる。
画像系列に対する自己回帰画像拡散(AID)モデルを提案し,それを後部MRI再構成のサンプリングに用いた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0318411357438086
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Magnetic resonance imaging (MRI) is a widely used non-invasive imaging modality. However, a persistent challenge lies in balancing image quality with imaging speed. This trade-off is primarily constrained by k-space measurements, which traverse specific trajectories in the spatial Fourier domain (k-space). These measurements are often undersampled to shorten acquisition times, resulting in image artifacts and compromised quality. Generative models learn image distributions and can be used to reconstruct high-quality images from undersampled k-space data. In this work, we present the autoregressive image diffusion (AID) model for image sequences and use it to sample the posterior for accelerated MRI reconstruction. The algorithm incorporates both undersampled k-space and pre-existing information. Models trained with fastMRI dataset are evaluated comprehensively. The results show that the AID model can robustly generate sequentially coherent image sequences. In 3D and dynamic MRI, the AID can outperform the standard diffusion model and reduce hallucinations, due to the learned inter-image dependencies.
- Abstract（参考訳）: MRIは非侵襲的画像モダリティとして広く用いられている。
しかし、永続的な課題は、画像品質と画像の速度のバランスである。
このトレードオフは主にk空間の測定によって制約され、空間フーリエ領域(k空間)の特定の軌道を横切る。
これらの測定はしばしば、取得時間を短縮するためにアンサンプされ、画像のアーティファクトと品質が損なわれる。
生成モデルは画像分布を学習し、アンサンプされたk空間データから高品質な画像の再構成に使用できる。
本稿では,画像系列に対する自己回帰画像拡散(AID)モデルを提案する。
このアルゴリズムは、アンダーサンプリングされたk空間と既存の情報の両方を組み込む。
高速MRIデータセットを用いて訓練したモデルを総合的に評価する。
その結果,AIDモデルは逐次コヒーレントな画像列を確実に生成できることがわかった。
3Dおよび動的MRIでは、AIDは標準的な拡散モデルより優れ、画像間の依存が学習されるため幻覚を減少させることができる。
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