論文の概要: Cycle-Consistent Bridge Diffusion Model for Accelerated MRI Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.09998v1
• Date: Fri, 13 Dec 2024 09:35:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-16 15:37:48.921056
• Title: Cycle-Consistent Bridge Diffusion Model for Accelerated MRI Reconstruction
• Title（参考訳）: 加速MRI再構成のためのサイクル一貫性ブリッジ拡散モデル
• Authors: Tao Song, Yicheng Wu, Minhao Hu, Xiangde Luo, Guoting Luo, Guotai Wang, Yi Guo, Feng Xu, Shaoting Zhang,
• Abstract要約: 既存のディープラーニング手法は、通常、アンダーサンプルデータからイメージを従来の再構成アプローチで再構築する。 近年,拡散モデルによる画像の忠実度向上の可能性が高まっている。 CBDMは2つの橋梁拡散モデルを用いて、一貫した損失を伴うサイクル一貫性の拡散過程を構築する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.589087990596887
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accelerated MRI reconstruction techniques aim to reduce examination time while maintaining high image fidelity, which is highly desirable in clinical settings for improving patient comfort and hospital efficiency. Existing deep learning methods typically reconstruct images from under-sampled data with traditional reconstruction approaches, but they still struggle to provide high-fidelity results. Diffusion models show great potential to improve fidelity of generated images in recent years. However, their inference process starting with a random Gaussian noise introduces instability into the results and usually requires thousands of sampling steps, resulting in sub-optimal reconstruction quality and low efficiency. To address these challenges, we propose Cycle-Consistent Bridge Diffusion Model (CBDM). CBDM employs two bridge diffusion models to construct a cycle-consistent diffusion process with a consistency loss, enhancing the fine-grained details of reconstructed images and reducing the number of diffusion steps. Moreover, CBDM incorporates a Contourlet Decomposition Embedding Module (CDEM) which captures multi-scale structural texture knowledge in images through frequency domain decomposition pyramids and directional filter banks to improve structural fidelity. Extensive experiments demonstrate the superiority of our model by higher reconstruction quality and fewer training iterations, achieving a new state of the art for accelerated MRI reconstruction in both fastMRI and IXI datasets.
• Abstract（参考訳）: 画像の忠実度を保ちながら検査時間を短縮し, 患者の快適さと病院の効率を向上させるために, 臨床環境において極めて望ましいものとなる。 既存のディープラーニング手法は、通常、アンダーサンプルデータのイメージを従来の再構成手法で再構築するが、それでも高忠実度な結果の提供に苦慮している。 近年,拡散モデルによる画像の忠実度向上の可能性が高まっている。 しかし、ランダムなガウスノイズから始まる推論プロセスは結果に不安定をもたらし、通常数千のサンプリングステップを必要とし、結果としてサブ最適再構成の品質と低効率をもたらす。 これらの課題に対処するために,Cycle-Consistent Bridge Diffusion Model (CBDM)を提案する。 CBDMは2つのブリッジ拡散モデルを用いて、整合性損失を伴うサイクル一貫性のある拡散プロセスを構築し、再構成された画像のきめ細かい詳細性を高め、拡散ステップの数を減少させる。 さらに、CBDMにはContourlet Decomposition Embedding Module (CDEM) が組み込まれており、周波数領域分解ピラミッドや指向フィルタバンクを通じて画像のマルチスケール構造的テクスチャ知識を捉え、構造忠実性を向上させる。 大規模な実験により、高速MRIとIXIデータセットの両方でMRI再構成を高速化するための新しい最先端技術を実現し、高い再構成品質と少ないトレーニング繰り返しにより、我々のモデルの優位性を実証した。

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