論文の概要: From Coarse to Continuous: Progressive Refinement Implicit Neural Representation for Motion-Robust Anisotropic MRI Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.16210v2
• Date: Tue, 24 Jun 2025 20:48:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-26 12:28:29.344052
• Title: From Coarse to Continuous: Progressive Refinement Implicit Neural Representation for Motion-Robust Anisotropic MRI Reconstruction
• Title（参考訳）: 運動障害性異方性MRI再建のための粗面から連続面へのプログレッシブリファインメントによる神経表現
• Authors: Zhenxuan Zhang, Lipei Zhang, Yanqi Cheng, Zi Wang, Fanwen Wang, Haosen Zhang, Yue Yang, Yinzhe Wu, Jiahao Huang, Angelica I Aviles-Rivero, Zhifan Gao, Guang Yang, Peter J. Lally,
• Abstract要約: MRIでは、スライス・ツー・ボリュームの再構成は、2次元スライスから一貫した3次元脳の体積を回復するために重要である。 プログレッシブ改良型暗黙的ニューラル表現フレームワーク(PR-INR)を提案する。 我々のPR-INRは、幾何対応座標空間内での運動補正、構造改善、体積合成を統一する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.340881123379567
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In motion-robust magnetic resonance imaging (MRI), slice-to-volume reconstruction is critical for recovering anatomically consistent 3D brain volumes from 2D slices, especially under accelerated acquisitions or patient motion. However, this task remains challenging due to hierarchical structural disruptions. It includes local detail loss from k-space undersampling, global structural aliasing caused by motion, and volumetric anisotropy. Therefore, we propose a progressive refinement implicit neural representation (PR-INR) framework. Our PR-INR unifies motion correction, structural refinement, and volumetric synthesis within a geometry-aware coordinate space. Specifically, a motion-aware diffusion module is first employed to generate coarse volumetric reconstructions that suppress motion artifacts and preserve global anatomical structures. Then, we introduce an implicit detail restoration module that performs residual refinement by aligning spatial coordinates with visual features. It corrects local structures and enhances boundary precision. Further, a voxel continuous-aware representation module represents the image as a continuous function over 3D coordinates. It enables accurate inter-slice completion and high-frequency detail recovery. We evaluate PR-INR on five public MRI datasets under various motion conditions (3% and 5% displacement), undersampling rates (4x and 8x) and slice resolutions (scale = 5). Experimental results demonstrate that PR-INR outperforms state-of-the-art methods in both quantitative reconstruction metrics and visual quality. It further shows generalization and robustness across diverse unseen domains.
• Abstract（参考訳）: 磁気共鳴画像(MRI)では、2次元スライスから解剖学的に一貫した3次元脳の容積を回復するためにスライス・ツー・ボリューム再構成が重要である。 しかし、この課題は階層的な構造的破壊のため、依然として挑戦的である。 k空間アンダーサンプリングによる局所的な詳細損失、運動によって引き起こされる大域構造エイリアス、体積異方性などが含まれる。 そこで本研究では,プログレッシブ改良型暗黙的ニューラル表現(PR-INR)フレームワークを提案する。 我々のPR-INRは、幾何対応座標空間内での運動補正、構造改善、体積合成を統一する。 具体的には、モーションアウェア拡散モジュールを用いて、モーションアーティファクトを抑え、グローバルな解剖学的構造を維持するための粗いボリューム再構成を生成する。 次に,空間座標を視覚的特徴と整列させて残差補正を行う暗黙の細部復元モジュールを提案する。 局所構造を補正し、境界精度を高める。 さらに、ボクセル連続認識表現モジュールは、画像を3次元座標上の連続関数として表現する。 正確なスライス間補完と高周波詳細回復を可能にする。 各種運動条件(3%,5%変位),アンダーサンプリング率(4x,8x),スライス分解能(スケール=5。 実験結果から,PR-INRは定量的再構成指標と視覚的品質の両方において最先端の手法より優れていた。 さらに、様々な目に見えない領域にまたがる一般化と堅牢性を示す。

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