論文の概要: Physics-Driven Autoregressive State Space Models for Medical Image Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.09331v1
• Date: Thu, 12 Dec 2024 14:59:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-13 13:31:19.831183
• Title: Physics-Driven Autoregressive State Space Models for Medical Image Reconstruction
• Title（参考訳）: 物理駆動型医用画像再構成のための自己回帰状態モデル
• Authors: Bilal Kabas, Fuat Arslan, Valiyeh A. Nezhad, Saban Ozturk, Emine U. Saritas, Tolga Çukur,
• Abstract要約: 本稿では, 物理駆動型自己回帰状態空間モデル(MambaRoll)を導入し, 医用画像再構成における忠実度を高める。 MambaRollは物理駆動状態空間モジュール(PSSM)に基づく自己回帰フレームワークを使用しており、PSSMは与えられた空間スケールでコンテキスト特徴を効率的に集約する。 MambaRollは、畳み込み、トランスフォーマーおよび従来のSSMモジュールに基づいて、最先端のPD手法より優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.208643222679356
• License:
• Abstract: Medical image reconstruction from undersampled acquisitions is an ill-posed problem that involves inversion of the imaging operator linking measurement and image domains. In recent years, physics-driven (PD) models have gained prominence in learning-based reconstruction given their enhanced balance between efficiency and performance. For reconstruction, PD models cascade data-consistency modules that enforce fidelity to acquired data based on the imaging operator, with network modules that process feature maps to alleviate image artifacts due to undersampling. Success in artifact suppression inevitably depends on the ability of the network modules to tease apart artifacts from underlying tissue structures, both of which can manifest contextual relations over broad spatial scales. Convolutional modules that excel at capturing local correlations are relatively insensitive to non-local context. While transformers promise elevated sensitivity to non-local context, practical implementations often suffer from a suboptimal trade-off between local and non-local sensitivity due to intrinsic model complexity. Here, we introduce a novel physics-driven autoregressive state space model (MambaRoll) for enhanced fidelity in medical image reconstruction. In each cascade of an unrolled architecture, MambaRoll employs an autoregressive framework based on physics-driven state space modules (PSSM), where PSSMs efficiently aggregate contextual features at a given spatial scale while maintaining fidelity to acquired data, and autoregressive prediction of next-scale feature maps from earlier spatial scales enhance capture of multi-scale contextual features. Demonstrations on accelerated MRI and sparse-view CT reconstructions indicate that MambaRoll outperforms state-of-the-art PD methods based on convolutional, transformer and conventional SSM modules.
• Abstract（参考訳）: アンダーサンプル取得による医用画像再構成は、計測領域と画像領域をリンクする画像演算子の逆転を伴う不適切な問題である。 近年,物理駆動モデル (PD) は, 効率と性能のバランスが向上していることから, 学習に基づく再構築において注目されている。 再構築のためにPDは、画像演算子に基づく取得データへの忠実性を強制するカスケードデータ一貫性モジュールをモデル化し、アンダーサンプリングによる画像アーティファクトの緩和のために特徴マップを処理するネットワークモジュールをモデル化する。 アーティファクト抑制の成功は、ネットワークモジュールが基盤となる組織構造からアーティファクトを分解する能力に必然的に依存する。 局所的相関を捉えるのに優れた畳み込み加群は、非局所的文脈に対して相対的に無関心である。 トランスフォーマーは非局所的文脈に対する感度を高めることを約束するが、実際的な実装は内在的モデル複雑さによる局所的・非局所的感度のトレードオフに悩まされることが多い。 本稿では,物理駆動型自己回帰状態空間モデル(MambaRoll)を提案する。 MambaRollは、物理駆動状態空間モジュール(PSSM)に基づく自己回帰フレームワークを採用し、PSSMは、取得したデータへの忠実さを維持しながら、所定の空間スケールでコンテキスト特徴を効率的に集約し、初期の空間スケールからの次スケール特徴マップの自動回帰予測により、マルチスケールのコンテキスト特徴のキャプチャが向上する。 MambaRoll は畳み込み, トランスフォーマー, 従来の SSM モジュールをベースとした最先端の PD 法より優れていた。

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