論文の概要: Guided MRI Reconstruction via Schrödinger Bridge
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.14269v2
- Date: Fri, 24 Oct 2025 14:29:54 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-28 06:57:23.281686
- Title: Guided MRI Reconstruction via Schrödinger Bridge
- Title（参考訳）: Schrödinger Bridgeを用いたMRIガイド下再建術
- Authors: Yue Wang, Yuanbiao Yang, Zhuo-xu Cui, Tian Zhou, Bingsheng Huang, Hairong Zheng, Dong Liang, Yanjie Zhu,
- Abstract要約: コントラスト前のコントラストを利用して、アンダーサンプルデータから画像再構成を改善することができる。
$mathbfI2$SB-InversionはSchr"odinger Bridge (SB)に基づくガイド付き再構築フレームワークである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.448360566887407
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Magnetic Resonance Imaging (MRI) is an inherently multi-contrast modality, where cross-contrast priors can be exploited to improve image reconstruction from undersampled data. Recently, diffusion models have shown remarkable performance in MRI reconstruction. However, they still struggle to effectively utilize such priors, mainly because existing methods rely on feature-level fusion in image or latent spaces, which lacks explicit structural correspondence and thus leads to suboptimal performance. To address this issue, we propose $\mathbf{I}^2$SB-Inversion, a multi-contrast guided reconstruction framework based on the Schr\"odinger Bridge (SB). The proposed method performs pixel-wise translation between paired contrasts, providing explicit structural constraints between the guidance and target images. Furthermore, an Inversion strategy is introduced to correct inter-modality misalignment, which often occurs in guided reconstruction, thereby mitigating artifacts and improving reconstruction accuracy. Experiments on paired T1- and T2-weighted datasets demonstrate that $\mathbf{I}^2$SB-Inversion achieves a high acceleration factor of up to 14.4 and consistently outperforms existing methods in both quantitative and qualitative evaluations.
- Abstract（参考訳）: 磁気共鳴イメージング(MRI)は本質的にマルチコントラストのモダリティであり、クロスコントラストの先行値を利用してアンダーサンプルデータから画像再構成を改善することができる。
近年,MRI再建における拡散モデルの性能は顕著である。
しかし、既存の手法は画像や潜伏空間における特徴レベルの融合に依存しており、明示的な構造的対応が欠如しており、従って準最適性能をもたらすため、これらの先例を効果的に活用することは依然として困難である。
この問題に対処するために、Schr\odinger Bridge (SB) に基づくマルチコントラストガイド付き再構成フレームワークである $\mathbf{I}^2$SB-Inversion を提案する。
提案手法は,2対のコントラスト間の画素単位の変換を行い,ガイダンスと対象画像間の構造的制約を明示する。
さらに、誘導再構成においてしばしば発生するモダリティ間ミスアライメントを補正するために、インバージョン戦略を導入し、アーティファクトを緩和し、再構築精度を向上させる。
T1重み付きデータセットとT2重み付きデータセットの実験により、$\mathbf{I}^2$SB-Inversionは14.4の高加速係数を達成し、定量評価と定性評価の両方において既存の手法より一貫して優れていることが示された。
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