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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.09331v3
• Date: Wed, 20 Aug 2025 21:04:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-22 14:03:17.023782
• 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: 本研究では,高忠実かつ効率的な画像再構成のための物理駆動自己回帰状態空間モデル(SSM)であるMambaRollを提案する。 MambaRollは、各カスケードが粗いスケールの表現でより微細な特徴マップを自動回帰予測するアンロールアーキテクチャを採用している。 MambaRoll は最新 CNN 法, Transformer- 法, SSM 法を常に上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.208643222679356
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Medical image reconstruction from undersampled acquisitions is an ill-posed inverse problem requiring accurate recovery of anatomical structures from incomplete measurements. Physics-driven (PD) network models have gained prominence for this task by integrating data-consistency mechanisms with learned priors, enabling improved performance over purely data-driven approaches. However, reconstruction quality still hinges on the network's ability to disentangle artifacts from true anatomical signals-both of which exhibit complex, multi-scale contextual structure. Convolutional neural networks (CNNs) capture local correlations but often struggle with non-local dependencies. While transformers aim to alleviate this limitation, practical implementations involve design compromises to reduce computational cost by balancing local and non-local sensitivity, occasionally resulting in performance comparable to CNNs. To address these challenges, we propose MambaRoll, a novel physics-driven autoregressive state space model (SSM) for high-fidelity and efficient image reconstruction. MambaRoll employs an unrolled architecture where each cascade autoregressively predicts finer-scale feature maps conditioned on coarser-scale representations, enabling consistent multi-scale context propagation. Each stage is built on a hierarchy of scale-specific PD-SSM modules that capture spatial dependencies while enforcing data consistency through residual correction. To further improve scale-aware learning, we introduce a Deep Multi-Scale Decoding (DMSD) loss, which provides supervision at intermediate spatial scales in alignment with the autoregressive design. Demonstrations on accelerated MRI and sparse-view CT reconstructions show that MambaRoll consistently outperforms state-of-the-art CNN-, transformer-, and SSM-based methods.
• 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、不完全な測定から解剖学的構造を正確に復元する必要がある不適切な逆問題である。 物理駆動(PD)ネットワークモデルは、学習した事前情報とデータ一貫性機構を統合することで、純粋にデータ駆動アプローチよりも優れたパフォーマンスを実現することで、このタスクで注目されている。 しかし、再構築の品質は、複雑なマルチスケールのコンテキスト構造を示す真の解剖学的信号からアーティファクトを分離するネットワークの能力に依存している。 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は局所的相関を捉えるが、しばしば非局所的依存と競合する。 トランスフォーマーはこの制限を緩和することを目的としているが、実際の実装では、局所感度と非局所感度のバランスをとることで計算コストを削減するために設計上の妥協を伴い、時にはCNNに匹敵するパフォーマンスをもたらす。 これらの課題に対処するため,新しい物理駆動型自己回帰状態空間モデル(SSM)を提案する。 MambaRollは、各カスケードが粗いスケールの表現で条件付けられたより微細な特徴写像を自動回帰予測し、一貫したマルチスケールのコンテキスト伝搬を可能にするアンロールアーキテクチャを採用している。 各ステージはスケール固有のPD-SSMモジュールの階層上に構築され、空間的依存関係をキャプチャし、残差補正によってデータの一貫性を強制する。 大規模学習をさらに改善するため, 自己回帰設計に合わせて, 中間空間スケールの監視を行うDeep Multi-Scale Decoding (DMSD) の損失を導入した。 MambaRoll は最新 CNN 法, Transformer- 法, SSM 法を常に上回っている。

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