論文の概要: FgC2F-UDiff: Frequency-guided and Coarse-to-fine Unified Diffusion Model for Multi-modality Missing MRI Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.03526v1
• Date: Tue, 07 Jan 2025 04:42:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-08 15:50:01.884009
• Title: FgC2F-UDiff: Frequency-guided and Coarse-to-fine Unified Diffusion Model for Multi-modality Missing MRI Synthesis
• Title（参考訳）: FgC2F-UDiff:多モード欠失MRI合成のための周波数誘導および粗粒拡散モデル
• Authors: Xiaojiao Xiao, Qinmin Vivian Hu, Guanghui Wang,
• Abstract要約: 我々は、周波数誘導および粗粒拡散モデル(FgC2F-UDiff)という新しい統合合成モデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.475175425060296
• License:
• Abstract: Multi-modality magnetic resonance imaging (MRI) is essential for the diagnosis and treatment of brain tumors. However, missing modalities are commonly observed due to limitations in scan time, scan corruption, artifacts, motion, and contrast agent intolerance. Synthesis of missing MRI has been a means to address the limitations of modality insufficiency in clinical practice and research. However, there are still some challenges, such as poor generalization, inaccurate non-linear mapping, and slow processing speeds. To address the aforementioned issues, we propose a novel unified synthesis model, the Frequency-guided and Coarse-to-fine Unified Diffusion Model (FgC2F-UDiff), designed for multiple inputs and outputs. Specifically, the Coarse-to-fine Unified Network (CUN) fully exploits the iterative denoising properties of diffusion models, from global to detail, by dividing the denoising process into two stages, coarse and fine, to enhance the fidelity of synthesized images. Secondly, the Frequency-guided Collaborative Strategy (FCS) harnesses appropriate frequency information as prior knowledge to guide the learning of a unified, highly non-linear mapping. Thirdly, the Specific-acceleration Hybrid Mechanism (SHM) integrates specific mechanisms to accelerate the diffusion model and enhance the feasibility of many-to-many synthesis. Extensive experimental evaluations have demonstrated that our proposed FgC2F-UDiff model achieves superior performance on two datasets, validated through a comprehensive assessment that includes both qualitative observations and quantitative metrics, such as PSNR SSIM, LPIPS, and FID.
• Abstract（参考訳）: 脳腫瘍の診断と治療にはMRI(Multi-modality magnetic resonance imaging)が不可欠である。 しかし、スキャン時間、スキャン汚職、アーティファクト、運動、コントラスト剤の不寛容の制限により、欠落したモダリティが一般的に観察される。 欠損MRIの合成は、臨床および研究におけるモダリティ不足の限界に対処する手段となっている。 しかしながら、一般化の貧弱、不正確な非線形マッピング、処理速度の遅さなど、いくつかの課題がある。 上記の問題に対処するため,複数入力および出力用に設計された新しい統合合成モデルFgC2F-UDiffを提案する。 特に、CUN(Coarse-to-fine Unified Network)は、拡散モデルの反復的復調特性を、大域から細部まで完全に活用し、復調過程を粗く微細な2段階に分割し、合成画像の忠実度を高める。 第2に、周波数誘導協調戦略(FCS)は、事前知識として適切な周波数情報を利用して、統合された高非線形マッピングの学習を導く。 第3に、比加速ハイブリッド機構(SHM)は、拡散モデルを加速し、多対多合成の実現可能性を高めるための特定のメカニズムを統合する。 提案したFgC2F-UDiffモデルは,PSNR SSIM,LPIPS,FIDなどの定性的観測と定量的測定の両方を含む包括的評価により,2つのデータセットにおいて優れた性能を示すことを示した。

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