論文の概要: Diffusion-Assisted Frequency Attention Model for Whole-body Low-field MRI Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.17764v1
• Date: Wed, 09 Jul 2025 12:30:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-27 08:26:15.954867
• Title: Diffusion-Assisted Frequency Attention Model for Whole-body Low-field MRI Reconstruction
• Title（参考訳）: 全体低磁場MRIにおける拡散補助周波数アテンションモデル
• Authors: Xin Xie, Yu Guan, Zhuoxu Cui, Dong Liang, Qiegen Liu,
• Abstract要約: DFAMは、従来の再構成アルゴリズムと最近の学習に基づくアプローチを一貫して上回っている。 これらの結果から,低磁場MRIにおけるDFAMの有用性が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.256354909489703
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: By integrating the generative strengths of diffusion models with the representation capabilities of frequency-domain attention, DFAM effectively enhances reconstruction performance under low-SNR condi-tions. Experimental results demonstrate that DFAM consistently outperforms both conventional reconstruction algorithms and recent learning-based approaches. These findings highlight the potential of DFAM as a promising solution to advance low-field MRI reconstruction, particularly in resource-constrained or underdeveloped clinical settings.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルの生成強度と周波数領域アテンションの表現能力を統合することにより、DFAMは低SNRコンディション下での再構成性能を効果的に向上する。 実験結果から,DFAMは従来の再構成アルゴリズムと最近の学習ベースアプローチを一貫して上回っていることが明らかとなった。 これらの結果から, DFAMは低磁場MRI再建, 特に資源制約, 未開発の臨床環境において, 有望な解決策である可能性が示唆された。

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