Fugu-MT 論文翻訳(概要): Faster, Self-Supervised Super-Resolution for Anisotropic Multi-View MRI Using a Sparse Coordinate Loss

論文の概要: Faster, Self-Supervised Super-Resolution for Anisotropic Multi-View MRI Using a Sparse Coordinate Loss

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.07798v1
Date: Tue, 09 Sep 2025 14:38:30 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-09-10 14:38:27.35797
Title: Faster, Self-Supervised Super-Resolution for Anisotropic Multi-View MRI Using a Sparse Coordinate Loss
Title（参考訳）: Sparse Coordinate Loss を用いた異方性多視点MRIの高速・自己監督型超解像
Authors: Maja Schlereth, Moritz Schillinger, Katharina Breininger,
Abstract要約: 本稿では,2つの異方性LRMR画像を融合して解剖学的詳細を統一表現で再構成する手法を提案する。我々のマルチビューニューラルネットワークは、対応する高解像度(HR)データを必要とせず、自己教師型で訓練されている。以上の結果から,SOTA自己教師型SR法と比較して,高分解能(SR)性能が向上した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.39508022083907396
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Acquiring images in high resolution is often a challenging task. Especially in the medical sector, image quality has to be balanced with acquisition time and patient comfort. To strike a compromise between scan time and quality for Magnetic Resonance (MR) imaging, two anisotropic scans with different low-resolution (LR) orientations can be acquired. Typically, LR scans are analyzed individually by radiologists, which is time consuming and can lead to inaccurate interpretation. To tackle this, we propose a novel approach for fusing two orthogonal anisotropic LR MR images to reconstruct anatomical details in a unified representation. Our multi-view neural network is trained in a self-supervised manner, without requiring corresponding high-resolution (HR) data. To optimize the model, we introduce a sparse coordinate-based loss, enabling the integration of LR images with arbitrary scaling. We evaluate our method on MR images from two independent cohorts. Our results demonstrate comparable or even improved super-resolution (SR) performance compared to state-of-the-art (SOTA) self-supervised SR methods for different upsampling scales. By combining a patient-agnostic offline and a patient-specific online phase, we achieve a substantial speed-up of up to ten times for patient-specific reconstruction while achieving similar or better SR quality. Code is available at https://github.com/MajaSchle/tripleSR.
Abstract（参考訳）: 高解像度の画像を取得することは、しばしば難しい課題である。特に医療分野では、画像の質は、取得時間と患者の快適さとバランスをとらなければならない。低分解能(LR)方向の異なる2つの異方性走査を取得できる。通常、LRスキャンは放射線学者によって個別に分析され、それは時間がかかり、不正確な解釈につながる可能性がある。そこで本研究では,2つの直交異方性LRMR画像を融合して,解剖学的詳細を統一表現で再構成する手法を提案する。我々のマルチビューニューラルネットワークは、対応する高解像度(HR)データを必要とせず、自己教師型で訓練されている。モデルを最適化するために、スパース座標に基づく損失を導入し、任意のスケーリングによるLR画像の統合を可能にする。 2つの独立したコホートからのMR画像の評価を行った。以上の結果から,超解像 (SR) の精度は,SOTA (State-of-the-art) の自己教師型SR法と比較して向上した。患者に依存しないオフラインと患者固有のオンラインフェーズを組み合わせることで、SR品質を向上しつつ、患者固有の再構築に最大10倍のスピードアップを実現した。コードはhttps://github.com/MajaSchle/tripleSRで入手できる。

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