論文の概要: Zero-shot Dynamic MRI Reconstruction with Global-to-local Diffusion Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.03723v1
• Date: Wed, 06 Nov 2024 07:40:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-07 19:22:41.137790
• Title: Zero-shot Dynamic MRI Reconstruction with Global-to-local Diffusion Model
• Title（参考訳）: 局所拡散モデルを用いたゼロショット動的MRI再構成
• Authors: Yu Guan, Kunlong Zhang, Qi Qi, Dong Wang, Ziwen Ke, Shaoyu Wang, Dong Liang, Qiegen Liu,
• Abstract要約: 本稿では,Glob-al-to-local Diffusion Model(Glob-al-to-local Diffusion Model)と呼ばれる時間インターリーブ取得方式に基づく動的MRI再構成手法を提案する。 提案手法は, 騒音の低減と保存の両面において良好に機能し, 教師付き手法に匹敵する再現性を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.375064910924717
• License:
• Abstract: Diffusion models have recently demonstrated considerable advancement in the generation and reconstruction of magnetic resonance imaging (MRI) data. These models exhibit great potential in handling unsampled data and reducing noise, highlighting their promise as generative models. However, their application in dynamic MRI remains relatively underexplored. This is primarily due to the substantial amount of fully-sampled data typically required for training, which is difficult to obtain in dynamic MRI due to its spatio-temporal complexity and high acquisition costs. To address this challenge, we propose a dynamic MRI reconstruction method based on a time-interleaved acquisition scheme, termed the Glob-al-to-local Diffusion Model. Specifically, fully encoded full-resolution reference data are constructed by merging under-sampled k-space data from adjacent time frames, generating two distinct bulk training datasets for global and local models. The global-to-local diffusion framework alternately optimizes global information and local image details, enabling zero-shot reconstruction. Extensive experiments demonstrate that the proposed method performs well in terms of noise reduction and detail preservation, achieving reconstruction quality comparable to that of supervised approaches.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルは最近、MRI(MRI)データの生成と再構成においてかなりの進歩を見せている。 これらのモデルは、サンプルのないデータの扱いとノイズの低減に大きな可能性を示し、生成モデルとしての彼らの約束を強調している。 しかし、彼らのダイナミックMRIへの応用は、いまだにあまり研究されていない。 これは主に、トレーニングに通常必要となる大量の完全サンプリングデータのためであり、時空間の複雑さと高い取得コストのため、動的MRIでは取得が困難である。 この課題を解決するために,Glob-al-to-local Diffusion Modelと呼ばれる時間インターリーブド取得方式に基づく動的MRI再構成手法を提案する。 具体的には、隣接する時間フレームからアンダーサンプリングされたk空間データをマージし、グローバルモデルとローカルモデルのための2つの個別のバルクトレーニングデータセットを生成することで、完全に符号化されたフルレゾリューション参照データを構築する。 グローバル・ツー・ローカル拡散フレームワークは、グローバル情報とローカル画像の詳細を交互に最適化し、ゼロショット再構成を可能にする。 広汎な実験により,提案手法は騒音低減とディテール保存の両面において良好に機能し,教師付き手法に匹敵する再現性を実現することができた。

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