論文の概要: Autoregressive Image Diffusion: Generation of Image Sequence and Application in MRI
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.14327v2
- Date: Fri, 24 May 2024 11:41:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-27 12:41:46.127443
- Title: Autoregressive Image Diffusion: Generation of 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。
関連論文リスト
- NeuroPictor: Refining fMRI-to-Image Reconstruction via Multi-individual Pretraining and Multi-level Modulation [55.51412454263856]
本稿では,fMRI信号を用いた拡散モデル生成過程を直接変調することを提案する。
様々な個人から約67,000 fMRI-imageペアのトレーニングを行うことで,fMRI-to-imageデコーディング能力に優れたモデルが得られた。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-27T02:42:52Z) - Volumetric Reconstruction Resolves Off-Resonance Artifacts in Static and
Dynamic PROPELLER MRI [76.60362295758596]
磁気共鳴イメージング(MRI)におけるオフ共鳴アーティファクトは、画像ボリューム内のスピンの実際の共鳴周波数が空間情報を符号化するのに使用される期待周波数と異なる場合に発生する視覚歪みである。
本稿では,2次元MRI再構成問題を3次元に引き上げ,このオフ共鳴をモデル化するための「スペクトル」次元を導入することで,これらのアーチファクトを解決することを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-22T05:44:51Z) - IMJENSE: Scan-specific Implicit Representation for Joint Coil
Sensitivity and Image Estimation in Parallel MRI [11.159664312706704]
IMJENSEは、並列MRI再構成を改善するためのスキャン特異的暗黙の神経表現に基づく方法である。
IMJENSEは、MRI画像とコイル感度の強力な連続表現と共同推定により、従来の画像やk空間領域再構成アルゴリズムよりも優れた性能を発揮する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-21T07:24:11Z) - Global k-Space Interpolation for Dynamic MRI Reconstruction using Masked
Image Modeling [10.74920257710449]
ダイナミックMRI(Dynamic Magnetic Imaging)では、k空間はスキャン時間に制限があるためアンサンプされることが多い。
我々は,k-GINと呼ばれるトランスフォーマーベースのk空間グローバル補間ネットワークを提案する。
我々のk-GINは、2D+t k空間の低周波成分と高周波成分のグローバル依存関係を学習し、アンサンプされたデータを補間する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-24T10:20:14Z) - On Sensitivity and Robustness of Normalization Schemes to Input
Distribution Shifts in Automatic MR Image Diagnosis [58.634791552376235]
深層学習(DL)モデルは、再構成画像を入力として、複数の疾患の診断において最先端のパフォーマンスを達成した。
DLモデルは、トレーニングとテストフェーズ間の入力データ分布の変化につながるため、さまざまなアーティファクトに敏感である。
本稿では,グループ正規化やレイヤ正規化といった他の正規化手法を用いて,画像のさまざまなアーチファクトに対して,モデル性能にロバスト性を注入することを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-23T03:09:03Z) - A scan-specific unsupervised method for parallel MRI reconstruction via
implicit neural representation [9.388253054229155]
暗黙的神経表現(INR)は、物体の内部連続性を学ぶための新しいディープラーニングパラダイムとして登場した。
提案手法は,アーティファクトやノイズのエイリアスを抑えることにより,既存の手法よりも優れる。
良質な結果と走査特異性により,提案手法は並列MRIのデータ取得をさらに加速させる可能性を秘めている。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-19T10:16:03Z) - Multi-Modal MRI Reconstruction with Spatial Alignment Network [51.74078260367654]
臨床実践では、複数のコントラストを持つMRIが1つの研究で取得されるのが普通である。
近年の研究では、異なるコントラストやモダリティの冗長性を考慮すると、k空間にアンダーサンプリングされたMRIの目標モダリティは、完全にサンプリングされたシーケンスの助けを借りてよりよく再構成できることが示されている。
本稿では,空間アライメントネットワークと再構成を統合し,再構成対象のモダリティの質を向上させる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-08-12T08:46:35Z) - Generative Adversarial Networks (GAN) Powered Fast Magnetic Resonance
Imaging -- Mini Review, Comparison and Perspectives [5.3148259096171175]
MRIの欠点の1つは、他の画像モダリティに比べて比較的遅いスキャンと再構成である。
ディープニューラルネットワーク(DNN)は、比較的高品質な画像を再現するスパースMRI再構成モデルに使われてきた。
画像の知覚品質を向上した高速MRIを実現するために,GAN(Generative Adversarial Networks)に基づく手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-05-04T23:59:00Z) - Adaptive Gradient Balancing for UndersampledMRI Reconstruction and
Image-to-Image Translation [60.663499381212425]
本研究では,新しい適応勾配バランス手法を併用したwasserstein生成逆ネットワークを用いて,画質の向上を図る。
MRIでは、他の技術よりも鮮明な画像を生成する高品質の再構築を維持しながら、アーティファクトを最小限に抑えます。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-05T13:05:22Z) - Multifold Acceleration of Diffusion MRI via Slice-Interleaved Diffusion
Encoding (SIDE) [50.65891535040752]
本稿では,Slice-Interleaved Diffusionと呼ばれる拡散符号化方式を提案する。
SIDEは、拡散重み付き(DW)画像ボリュームを異なる拡散勾配で符号化したスライスでインターリーブする。
また,高いスライスアンサンプデータからDW画像を効果的に再構成するためのディープラーニングに基づく手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-02-25T14:48:17Z) - Deep Residual Dense U-Net for Resolution Enhancement in Accelerated MRI
Acquisition [19.422926534305837]
本稿では,MRIの高速化による高画質画像の再構成を目的としたディープラーニング手法を提案する。
具体的には、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて、エイリアス画像と元の画像の違いを学習する。
ダウンサンプリングされたk空間データの特異性を考慮すると、与えられたk空間データを効果的に活用する学習における損失関数に新しい用語を導入する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-01-13T19:01:17Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。