論文の概要: Investigating the Feasibility of Patch-based Inference for Generalized Diffusion Priors in Inverse Problems for Medical Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.15309v1
• Date: Sat, 25 Jan 2025 19:15:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-28 13:57:47.246053
• Title: Investigating the Feasibility of Patch-based Inference for Generalized Diffusion Priors in Inverse Problems for Medical Images
• Title（参考訳）: 医用画像の逆問題における一般化拡散前のパッチベース推論の可能性の検討
• Authors: Saikat Roy, Mahmoud Mostapha, Radu Miron, Matt Holbrook, Mariappan Nadar,
• Abstract要約: プラグアンドプレイ法における拡散先行性を評価するパッチベースのアプローチが注目されている。 本稿では,MRI画像に先行する拡散の訓練と推定のためのパッチの使用の可能性について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.09725903485068678
• License:
• Abstract: Plug-and-play approaches to solving inverse problems such as restoration and super-resolution have recently benefited from Diffusion-based generative priors for natural as well as medical images. However, solutions often use the standard albeit computationally intensive route of training and inferring with the whole image on the diffusion prior. While patch-based approaches to evaluating diffusion priors in plug-and-play methods have received some interest, they remain an open area of study. In this work, we explore the feasibility of the usage of patches for training and inference of a diffusion prior on MRI images. We explore the minor adaptation necessary for artifact avoidance, the performance and the efficiency of memory usage of patch-based methods as well as the adaptability of whole image training to patch-based evaluation - evaluating across multiple plug-and-play methods, tasks and datasets.
• Abstract（参考訳）: 修復や超解像といった逆問題に対するプラグ・アンド・プレイのアプローチは、近年、自然と医用画像の拡散に基づく生成先行の恩恵を受けている。 しかし、解はしばしば、計算的に集中的な訓練経路と、拡散前の画像全体を推測するにもかかわらず、標準的な経路を用いる。 プラグアンドプレイ法における拡散先行性を評価するパッチベースのアプローチは、いくつかの関心を集めているが、それらはまだオープンな研究領域である。 本研究では,MRI画像に先行する拡散の訓練と推定のためのパッチの使用可能性について検討する。 我々は、アーティファクト回避に必要なマイナーな適応、パッチベースのメソッドのパフォーマンスとメモリ使用効率、およびパッチベースの評価へのイメージトレーニング全体の適応性について検討する。

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