論文の概要: DM-Mamba: Dual-domain Multi-scale Mamba for MRI reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.08163v2
• Date: Thu, 13 Feb 2025 06:08:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-14 13:44:45.363688
• Title: DM-Mamba: Dual-domain Multi-scale Mamba for MRI reconstruction
• Title（参考訳）: DM-Mamba : MRI再建のためのDual-domain Multi-scale Mamba
• Authors: Yucong Meng, Zhiwei Yang, Zhijian Song, Yonghong Shi,
• Abstract要約: Mambaは、線形複雑性を伴う長距離依存性モデリングの新しいパラダイムである。 マンバの行回りと列回りの走査はk空間のユニークなスペクトルを妨害する。 提案手法は,計算コストの低い最先端手法を著しく上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.341065683872316
• License:
• Abstract: The accelerated MRI reconstruction poses a challenging ill-posed inverse problem due to the significant undersampling in k-space. Deep neural networks, such as CNNs and ViT, have shown substantial performance improvements for this task while encountering the dilemma between global receptive fields and efficient computation. To this end, this paper pioneers exploring Mamba, a new paradigm for long-range dependency modeling with linear complexity, for efficient and effective MRI reconstruction. However, directly applying Mamba to MRI reconstruction faces three significant issues: (1) Mamba's row-wise and column-wise scanning disrupts k-space's unique spectrum, leaving its potential in k-space learning unexplored. (2) Existing Mamba methods unfold feature maps with multiple lengthy scanning paths, leading to long-range forgetting and high computational burden. (3) Mamba struggles with spatially-varying contents, resulting in limited diversity of local representations. To address these, we propose a dual-domain multi-scale Mamba for MRI reconstruction from the following perspectives: (1) We pioneer vision Mamba in k-space learning. A circular scanning is customized for spectrum unfolding, benefiting the global modeling of k-space. (2) We propose a multi-scale Mamba with an efficient scanning strategy in both image and k-space domains. It mitigates long-range forgetting and achieves a better trade-off between efficiency and performance. (3) We develop a local diversity enhancement module to improve the spatially-varying representation of Mamba. Extensive experiments are conducted on three public datasets for MRI reconstruction under various undersampling patterns. Comprehensive results demonstrate that our method significantly outperforms state-of-the-art methods with lower computational cost. Implementation code will be available at https://github.com/XiaoMengLiLiLi/DM-Mamba.
• Abstract（参考訳）: 急激なMRI再建は、k空間における重要なアンダーサンプリングのため、不適切な逆問題を引き起こす。 CNNやViTといったディープニューラルネットワークは、グローバルな受容場と効率的な計算のジレンマに直面しながら、このタスクに対して大幅なパフォーマンス向上を示している。 そこで本研究では, 線形複雑度を持つ長距離依存性モデリングのための新しいパラダイムであるMambaを, 効率的かつ効率的なMRI再構成のためのパイオニアとして紹介する。 1) マンバの行方向と列方向の走査はk空間のユニークなスペクトルを乱し、k空間学習におけるその潜在性を未解明のまま残している。 2) 既存のマンバ法では複数の走査経路を持つ特徴写像が展開され, 長距離の忘れ物や計算負荷が増大する。 (3)マンバは空間的に異なる内容に苦しむため、局所的な表現の多様性は限られている。 そこで我々は,k空間学習におけるMambaの先駆的ビジョンとして,MRI再構成のためのマルチドメインマルチスケールMambaを提案する。 円形走査はスペクトル展開のためにカスタマイズされ、k空間のグローバルなモデリングに有用である。 2) 画像領域とk空間領域の両方で効率的な走査戦略を持つマルチスケールマンバを提案する。 長距離の忘れを軽減し、効率と性能のトレードオフを改善する。 (3) 局所的な多様性向上モジュールを開発し,空間的に変化するマンバの表現を改善する。 様々なアンダーサンプリングパターンの下で,MRI再建のための3つの公開データセットに対して大規模な実験を行った。 総合的な結果から,本手法は計算コストの低い最先端手法を著しく上回ることを示した。 実装コードはhttps://github.com/XiaoMengLiLi/DM-Mamba.comで入手できる。

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