論文の概要: Deform-Mamba Network for MRI Super-Resolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.05969v1
• Date: Mon, 8 Jul 2024 14:07:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-09 15:30:42.652899
• Title: Deform-Mamba Network for MRI Super-Resolution
• Title（参考訳）: MRI超解像のためのデフォルム・マンバネットワーク
• Authors: Zexin Ji, Beiji Zou, Xiaoyan Kui, Pierre Vera, Su Ruan,
• Abstract要約: MR画像の超解像のための新しいアーキテクチャDeform-Mambaを提案する。 変形ブロックと視覚マンバブロックの2つの分岐からなるデフォルム・マンバエンコーダを開発する。 コンテンツ適応型ローカルかつ効率的なグローバル情報を含むエンコーダの抽出された特徴により、視覚的Mambaデコーダは最終的に高品質なMR画像を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.97504951029884
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we propose a new architecture, called Deform-Mamba, for MR image super-resolution. Unlike conventional CNN or Transformer-based super-resolution approaches which encounter challenges related to the local respective field or heavy computational cost, our approach aims to effectively explore the local and global information of images. Specifically, we develop a Deform-Mamba encoder which is composed of two branches, modulated deform block and vision Mamba block. We also design a multi-view context module in the bottleneck layer to explore the multi-view contextual content. Thanks to the extracted features of the encoder, which include content-adaptive local and efficient global information, the vision Mamba decoder finally generates high-quality MR images. Moreover, we introduce a contrastive edge loss to promote the reconstruction of edge and contrast related content. Quantitative and qualitative experimental results indicate that our approach on IXI and fastMRI datasets achieves competitive performance.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,MR画像の超解像のための新しいアーキテクチャDeform-Mambaを提案する。 従来のCNNやTransformerベースの超解像法とは異なり,画像の局所的・大域的情報を効果的に探索することを目的としている。 具体的には,2つの分岐,変調デフォルムブロックと視覚マンバブロックからなるデフォルム・マンバエンコーダを開発する。 また、ボトルネック層内にマルチビューコンテキストモジュールを設計し、マルチビューコンテキストコンテンツについて検討する。 コンテンツ適応型ローカルかつ効率的なグローバル情報を含むエンコーダの抽出された特徴により、視覚的Mambaデコーダは最終的に高品質なMR画像を生成する。 さらに、エッジとコントラスト関連コンテンツの再構成を促進するために、コントラスト付きエッジロスを導入する。 定量および定性的な実験結果から,IXIデータセットと高速MRIデータセットへのアプローチが競合性能を実現することが示唆された。

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