論文の概要: Distillation-Driven Diffusion Model for Multi-Scale MRI Super-Resolution: Make 1.5T MRI Great Again

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.18736v1
• Date: Thu, 30 Jan 2025 20:21:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-03 14:00:27.521184
• Title: Distillation-Driven Diffusion Model for Multi-Scale MRI Super-Resolution: Make 1.5T MRI Great Again
• Title（参考訳）: マルチスケールMRI超解像のための蒸留駆動拡散モデル:1.5T MRIを再び素晴らしいものにする
• Authors: Zhe Wang, Yuhua Ru, Fabian Bauer, Aladine Chetouani, Fang Chen, Liping Zhang, Didier Hans, Rachid Jennane, Mohamed Jarraya, Yung Hsin Chen,
• Abstract要約: 7T MRIは空間分解能を著しく向上させ、解剖学的構造のより微細な可視化を可能にした。 標準1.5T MRIスキャンから7T様MRIを生成するために,超解像(SR)モデルを提案する。 学生モデルは7T SRタスクをステップで洗練し、教師モデルの推論フェーズから特徴マップをガイダンスとして活用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.193689534916988
• License:
• Abstract: Magnetic Resonance Imaging (MRI) offers critical insights into microstructural details, however, the spatial resolution of standard 1.5T imaging systems is often limited. In contrast, 7T MRI provides significantly enhanced spatial resolution, enabling finer visualization of anatomical structures. Though this, the high cost and limited availability of 7T MRI hinder its widespread use in clinical settings. To address this challenge, a novel Super-Resolution (SR) model is proposed to generate 7T-like MRI from standard 1.5T MRI scans. Our approach leverages a diffusion-based architecture, incorporating gradient nonlinearity correction and bias field correction data from 7T imaging as guidance. Moreover, to improve deployability, a progressive distillation strategy is introduced. Specifically, the student model refines the 7T SR task with steps, leveraging feature maps from the inference phase of the teacher model as guidance, aiming to allow the student model to achieve progressively 7T SR performance with a smaller, deployable model size. Experimental results demonstrate that our baseline teacher model achieves state-of-the-art SR performance. The student model, while lightweight, sacrifices minimal performance. Furthermore, the student model is capable of accepting MRI inputs at varying resolutions without the need for retraining, significantly further enhancing deployment flexibility. The clinical relevance of our proposed method is validated using clinical data from Massachusetts General Hospital. Our code is available at https://github.com/ZWang78/SR.
• Abstract（参考訳）: 磁気共鳴イメージング(MRI)は、微細構造の詳細について重要な洞察を与えるが、標準1.5Tイメージングシステムの空間分解能は制限されることが多い。 対照的に、7T MRIは空間分解能を著しく向上させ、解剖学的構造のより微細な可視化を可能にしている。 しかし、7T MRIの高コスト化と可用性の限界は、臨床現場で広く使われることを妨げている。 この課題に対処するために、標準1.5T MRIスキャンから7T様MRIを生成するために、新しい超解像(SR)モデルを提案する。 提案手法は拡散に基づくアーキテクチャを活用し、7T画像からの勾配非線形性補正とバイアス場補正データをガイダンスとして組み込んだものである。 さらに, 展開性を向上させるため, プログレッシブ蒸留戦略を導入する。 具体的には、教師モデルの推論フェーズから特徴マップをガイダンスとして活用して、7T SRタスクをステップで洗練し、より小さく展開可能なモデルサイズで、段階的に7T SRパフォーマンスを達成することを目的としている。 実験結果から,我々のベースライン教師モデルが最先端のSR性能を達成することが示された。 学生モデルは軽量だが、最小限のパフォーマンスを犠牲にする。 さらに、学生モデルは、再トレーニングを必要とせず、様々な解像度でMRI入力を受け入れることができ、デプロイメントの柔軟性を大幅に向上させることができる。 本手法の臨床的意義をマサチューセッツ総合病院の臨床データを用いて検証した。 私たちのコードはhttps://github.com/ZWang78/SRで公開されています。

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