論文の概要: Dual-domain Multi-path Self-supervised Diffusion Model for Accelerated MRI Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.18836v1
• Date: Mon, 24 Mar 2025 16:10:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-25 16:32:17.366596
• Title: Dual-domain Multi-path Self-supervised Diffusion Model for Accelerated MRI Reconstruction
• Title（参考訳）: 加速MRI再構成のためのデュアルドメインマルチパス自己教師付き拡散モデル
• Authors: Yuxuan Zhang, Jinkui Hao, Bo Zhou,
• Abstract要約: 近年のディープラーニング,特に拡散モデルの発展により,MRIの高速化が進んでいる。 本稿では,これらの課題を克服するために,Dual-domain Multi-path Self-supervised Diffusion Model (DMSM)を提案する。 従来の拡散モデルとは異なり、DMSMは完全なサンプルデータからトレーニングへの依存を取り除く。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.601655294394313
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Magnetic resonance imaging (MRI) is a vital diagnostic tool, but its inherently long acquisition times reduce clinical efficiency and patient comfort. Recent advancements in deep learning, particularly diffusion models, have improved accelerated MRI reconstruction. However, existing diffusion models' training often relies on fully sampled data, models incur high computational costs, and often lack uncertainty estimation, limiting their clinical applicability. To overcome these challenges, we propose a novel framework, called Dual-domain Multi-path Self-supervised Diffusion Model (DMSM), that integrates a self-supervised dual-domain diffusion model training scheme, a lightweight hybrid attention network for the reconstruction diffusion model, and a multi-path inference strategy, to enhance reconstruction accuracy, efficiency, and explainability. Unlike traditional diffusion-based models, DMSM eliminates the dependency on training from fully sampled data, making it more practical for real-world clinical settings. We evaluated DMSM on two human MRI datasets, demonstrating that it achieves favorable performance over several supervised and self-supervised baselines, particularly in preserving fine anatomical structures and suppressing artifacts under high acceleration factors. Additionally, our model generates uncertainty maps that correlate reasonably well with reconstruction errors, offering valuable clinically interpretable guidance and potentially enhancing diagnostic confidence.
• Abstract（参考訳）: 磁気共鳴画像(MRI)は重要な診断ツールであるが、その本質的に長い取得時間によって臨床効率と患者の快適さが低下する。 近年のディープラーニング,特に拡散モデルの発展により,MRIの高速化が進んでいる。 しかし、既存の拡散モデルのトレーニングは、しばしば完全にサンプリングされたデータに依存し、モデルは高い計算コストを伴い、不確実性の評価が欠如しており、臨床応用性に制限がある。 これらの課題を克服するために、自己教師付き二重ドメイン拡散モデルトレーニングスキームと、再構成拡散モデルのための軽量なハイブリッドアテンションネットワークと、再構成精度、効率、説明可能性を高めるマルチパス推論戦略を統合した、Dual-domain Multi-supervised Diffusion Model (DMSM) と呼ばれる新しいフレームワークを提案する。 従来の拡散モデルとは異なり、DMSMは完全なサンプルデータからトレーニングへの依存を排除し、実際の臨床環境ではより実用的である。 DMSMを2つのMRIデータセット上で評価し、特に微細な解剖学的構造を保存し、高い加速度因子下でのアーティファクトの抑制において、複数の教師付きおよび自己教師付きベースラインに対して良好な性能を発揮することを示した。 さらに,本モデルでは,再建誤りと合理的に相関する不確実性マップを生成し,臨床的に解釈可能なガイダンスを提供し,診断信頼性を向上する可能性がある。

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