論文の概要: BrainMRDiff: A Diffusion Model for Anatomically Consistent Brain MRI Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.04532v1
• Date: Sun, 06 Apr 2025 16:16:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-08 14:09:49.574265
• Title: BrainMRDiff: A Diffusion Model for Anatomically Consistent Brain MRI Synthesis
• Title（参考訳）: BrainMRDiff: 解剖学的に一貫性のある脳MRI合成のための拡散モデル
• Authors: Moinak Bhattacharya, Saumya Gupta, Annie Singh, Chao Chen, Gagandeep Singh, Prateek Prasanna,
• Abstract要約: BrainMRDiffは、脳MRIのための新しいトポロジー保存、解剖学的誘導拡散モデルである。 これを実現するために,腫瘍+構造凝集(TSA)とトポロジーガイド解剖保存(TGAP)の2つの重要なモジュールを紹介した。 TSAは様々な解剖学的構造と腫瘍情報を統合し、拡散過程の包括的な条件付け機構を形成する。 BrainMRDiffは既存のベースラインを超え、BraTS-AGデータセットで23.33%、BraTS-Metデータセットで33.33%のパフォーマンス改善を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.73947657846282
• License:
• Abstract: Accurate brain tumor diagnosis relies on the assessment of multiple Magnetic Resonance Imaging (MRI) sequences. However, in clinical practice, the acquisition of certain sequences may be affected by factors like motion artifacts or contrast agent contraindications, leading to suboptimal outcome, such as poor image quality. This can then affect image interpretation by radiologists. Synthesizing high quality MRI sequences has thus become a critical research focus. Though recent advancements in controllable generative AI have facilitated the synthesis of diagnostic quality MRI, ensuring anatomical accuracy remains a significant challenge. Preserving critical structural relationships between different anatomical regions is essential, as even minor structural or topological inconsistencies can compromise diagnostic validity. In this work, we propose BrainMRDiff, a novel topology-preserving, anatomy-guided diffusion model for synthesizing brain MRI, leveraging brain and tumor anatomies as conditioning inputs. To achieve this, we introduce two key modules: Tumor+Structure Aggregation (TSA) and Topology-Guided Anatomy Preservation (TGAP). TSA integrates diverse anatomical structures with tumor information, forming a comprehensive conditioning mechanism for the diffusion process. TGAP enforces topological consistency during reverse denoising diffusion process; both these modules ensure that the generated image respects anatomical integrity. Experimental results demonstrate that BrainMRDiff surpasses existing baselines, achieving performance improvements of 23.33% on the BraTS-AG dataset and 33.33% on the BraTS-Met dataset. Code will be made publicly available soon.
• Abstract（参考訳）: 脳腫瘍の正確な診断は、多重磁気共鳴イメージング(MRI)配列の評価に依存する。 しかし、臨床実践においては、特定の配列の取得は、運動人工物やコントラスト剤の禁忌などの要因に影響され、画像品質の低下など、最適以下の結果をもたらす可能性がある。 これは放射線学者による画像解釈に影響を与える可能性がある。 高品質なMRIシークエンスを合成することが重要な研究課題となっている。 制御可能な生成AIの最近の進歩は、診断品質MRIの合成を促進するが、解剖学的精度の確保は依然として大きな課題である。 解剖学的領域間の重要な構造的関係を維持することは不可欠であり、小さな構造的あるいは位相的不整合でさえ診断の妥当性を損なう可能性がある。 本研究では,脳と腫瘍の解剖を条件付け入力として活用し,脳MRIを合成するための新しいトポロジー保存・解剖誘導拡散モデルであるBrainMRDiffを提案する。 これを実現するために,腫瘍+構造凝集(TSA)とトポロジーガイド解剖保存(TGAP)の2つの重要なモジュールを紹介した。 TSAは様々な解剖学的構造と腫瘍情報を統合し、拡散過程の包括的な条件付け機構を形成する。 TGAPは逆退化拡散過程において位相的一貫性を強制し、どちらのモジュールも生成した画像が解剖学的完全性を尊重することを保証している。 BrainMRDiffは既存のベースラインを超え、BraTS-AGデータセットで23.33%、BraTS-Metデータセットで33.33%のパフォーマンス向上を達成した。 コードはまもなく公開される予定だ。

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