論文の概要: Motion Artifact Removal in Pixel-Frequency Domain via Alternate Masks and Diffusion Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.07590v1
• Date: Tue, 10 Dec 2024 15:25:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-11 14:35:58.453068
• Title: Motion Artifact Removal in Pixel-Frequency Domain via Alternate Masks and Diffusion Model
• Title（参考訳）: 交代マスクと拡散モデルによる画素周波数領域の運動アーチファクト除去
• Authors: Jiahua Xu, Dawei Zhou, Lei Hu, Jianfeng Guo, Feng Yang, Zaiyi Liu, Nannan Wang, Xinbo Gao,
• Abstract要約: MRI(MRI)における運動アーチファクトは臨床診断に深刻な干渉を与える可能性がある。 ノイズの多いMRI画像の画素周波数情報を利用する新しい教師なし浄化法を提案する。 提案手法は,いくつかの指標において優れた性能を示し,臨床評価の精度を向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.694932010573346
• License:
• Abstract: Motion artifacts present in magnetic resonance imaging (MRI) can seriously interfere with clinical diagnosis. Removing motion artifacts is a straightforward solution and has been extensively studied. However, paired data are still heavily relied on in recent works and the perturbations in \textit{k}-space (frequency domain) are not well considered, which limits their applications in the clinical field. To address these issues, we propose a novel unsupervised purification method which leverages pixel-frequency information of noisy MRI images to guide a pre-trained diffusion model to recover clean MRI images. Specifically, considering that motion artifacts are mainly concentrated in high-frequency components in \textit{k}-space, we utilize the low-frequency components as the guide to ensure correct tissue textures. Additionally, given that high-frequency and pixel information are helpful for recovering shape and detail textures, we design alternate complementary masks to simultaneously destroy the artifact structure and exploit useful information. Quantitative experiments are performed on datasets from different tissues and show that our method achieves superior performance on several metrics. Qualitative evaluations with radiologists also show that our method provides better clinical feedback. Our code is available at https://github.com/medcx/PFAD.
• Abstract（参考訳）: MRI(MRI)における運動アーチファクトは臨床診断に深刻な干渉を与える可能性がある。 運動アーティファクトの除去は簡単な解決法であり、広く研究されている。 しかし、ペアデータはまだ最近の研究に大きく依存しており、臨床分野における応用を制限するために、textit{k}-空間(周波数領域)の摂動は十分に考慮されていない。 これらの問題に対処するために,ノイズの多いMRI画像の画素周波数情報を活用して,事前学習した拡散モデルを誘導し,クリーンなMRI画像の復元を行う,新しい教師なし浄化法を提案する。 具体的には, 運動アーティファクトが主にtextit{k}-空間の高周波成分に集中していることを考えると, 低周波成分をガイドとして利用して組織テクスチャの正しい確保を図る。 さらに, 形状やディテールのテクスチャを復元する上で, 高周波・画素情報が有用であることを考えると, 人工物構造を同時に破壊し, 有用な情報を活用するために, 代替マスクを設計する。 異なる組織から得られたデータセットを用いて定量的実験を行い、本手法がいくつかの指標において優れた性能を発揮することを示す。 また, 放射線医による定性評価の結果, 臨床評価の精度が向上していることが示唆された。 私たちのコードはhttps://github.com/medcx/PFAD.comで利用可能です。

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