論文の概要: ContextMRI: Enhancing Compressed Sensing MRI through Metadata Conditioning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.04284v1
• Date: Wed, 08 Jan 2025 05:15:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-09 16:10:19.555802
• Title: ContextMRI: Enhancing Compressed Sensing MRI through Metadata Conditioning
• Title（参考訳）: ContextMRI: メタデータコンディショニングによる圧縮型MRIの強化
• Authors: Hyungjin Chung, Dohun Lee, Zihui Wu, Byung-Hoon Kim, Katherine L. Bouman, Jong Chul Ye,
• Abstract要約: 本稿では, 微細なメタデータを再構成プロセスに統合したMRI用テキスト条件拡散モデルであるContextMRIを提案する。 メタデータの忠実度はスライス位置やコントラストから患者年齢、性別、病理まで増加し、体系的に再構築性能が向上することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.26601171361753
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Compressed sensing MRI seeks to accelerate MRI acquisition processes by sampling fewer k-space measurements and then reconstructing the missing data algorithmically. The success of these approaches often relies on strong priors or learned statistical models. While recent diffusion model-based priors have shown great potential, previous methods typically ignore clinically available metadata (e.g. patient demographics, imaging parameters, slice-specific information). In practice, metadata contains meaningful cues about the anatomy and acquisition protocol, suggesting it could further constrain the reconstruction problem. In this work, we propose ContextMRI, a text-conditioned diffusion model for MRI that integrates granular metadata into the reconstruction process. We train a pixel-space diffusion model directly on minimally processed, complex-valued MRI images. During inference, metadata is converted into a structured text prompt and fed to the model via CLIP text embeddings. By conditioning the prior on metadata, we unlock more accurate reconstructions and show consistent gains across multiple datasets, acceleration factors, and undersampling patterns. Our experiments demonstrate that increasing the fidelity of metadata, ranging from slice location and contrast to patient age, sex, and pathology, systematically boosts reconstruction performance. This work highlights the untapped potential of leveraging clinical context for inverse problems and opens a new direction for metadata-driven MRI reconstruction.
• Abstract（参考訳）: 圧縮センシングMRIは、少ないk空間の測定をサンプリングし、欠落したデータをアルゴリズムで再構築することで、MRI取得プロセスの高速化を目指している。 これらのアプローチの成功は、しばしば強い事前や学習された統計モデルに依存している。 最近の拡散モデルに基づく先行研究は大きな可能性を示しているが、従来の手法は一般的に臨床で利用可能なメタデータ(例えば、患者の人口統計、画像パラメータ、スライス固有の情報)を無視する。 実際には、メタデータには、解剖と取得プロトコルに関する意味のある手がかりが含まれており、再構築の問題をさらに制約する可能性があることを示唆している。 本研究では,粒度メタデータを再構成プロセスに統合したMRI用テキスト条件拡散モデルであるContextMRIを提案する。 我々は、最小処理された複雑なMRI画像に基づいて、ピクセル空間拡散モデルを直接訓練する。 推論中、メタデータは構造化されたテキストプロンプトに変換され、CLIPテキスト埋め込みを介してモデルに送信される。 メタデータに事前条件を付けることで、より正確な再構築を解放し、複数のデータセット、アクセラレーションファクタ、アンダーサンプリングパターンに対して一貫性のあるゲインを示す。 本実験は,スライス位置,コントラスト,患者年齢,性別,病理などのメタデータの忠実度を高めることで,再建性能を体系的に向上することを示した。 この研究は、逆問題に臨床コンテキストを活用する未解決の可能性を強調し、メタデータ駆動型MRI再建の新しい方向性を開く。

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