論文の概要: Conditional Denoising Diffusion Model-Based Robust MR Image Reconstruction from Highly Undersampled Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.06335v1
• Date: Tue, 07 Oct 2025 18:01:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-09 16:41:20.12838
• Title: Conditional Denoising Diffusion Model-Based Robust MR Image Reconstruction from Highly Undersampled Data
• Title（参考訳）: 高アンサンプデータを用いた条件付き拡散モデルに基づくロバストMR画像再構成
• Authors: Mohammed Alsubaie, Wenxi Liu, Linxia Gu, Ovidiu C. Andronesi, Sirani M. Perera, Xianqi Li,
• Abstract要約: アンダーサンプリング戦略は画像の取得を加速させるが、多くの場合、画像のアーティファクトと劣化した品質をもたらす。 近年の拡散モデルでは、強力な画像先行学習により、アンダーサンプルデータから高忠実度画像の再構成が期待されている。 本稿では,反復的データ一貫性補正を伴う条件付きデノナイジング拡散フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.174208209806073
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Magnetic Resonance Imaging (MRI) is a critical tool in modern medical diagnostics, yet its prolonged acquisition time remains a critical limitation, especially in time-sensitive clinical scenarios. While undersampling strategies can accelerate image acquisition, they often result in image artifacts and degraded quality. Recent diffusion models have shown promise for reconstructing high-fidelity images from undersampled data by learning powerful image priors; however, most existing approaches either (i) rely on unsupervised score functions without paired supervision or (ii) apply data consistency only as a post-processing step. In this work, we introduce a conditional denoising diffusion framework with iterative data-consistency correction, which differs from prior methods by embedding the measurement model directly into every reverse diffusion step and training the model on paired undersampled-ground truth data. This hybrid design bridges generative flexibility with explicit enforcement of MRI physics. Experiments on the fastMRI dataset demonstrate that our framework consistently outperforms recent state-of-the-art deep learning and diffusion-based methods in SSIM, PSNR, and LPIPS, with LPIPS capturing perceptual improvements more faithfully. These results demonstrate that integrating conditional supervision with iterative consistency updates yields substantial improvements in both pixel-level fidelity and perceptual realism, establishing a principled and practical advance toward robust, accelerated MRI reconstruction.
• Abstract（参考訳）: 磁気共鳴イメージング(MRI)は、現代の医学診断において重要なツールであるが、その長い取得時間は、特に時間に敏感な臨床シナリオにおいて重要な限界である。 アンダーサンプリング戦略は画像の取得を加速させるが、多くの場合、画像のアーティファクトと劣化した品質をもたらす。 最近の拡散モデルでは、強力な画像先行学習により、アンダーサンプルデータから高忠実度画像の再構成が約束されているが、既存のアプローチはどちらかである。 一 ペアの監督なしに無監督のスコア関数に依存すること。 (ii)データ一貫性を後処理のステップとしてのみ適用する。 本研究では,各逆拡散ステップに直接測定モデルを埋め込んで,ペア化されたアンダーサンプされた真理データに基づいてモデルをトレーニングすることにより,従来の手法とは異なる反復的データ一貫性補正を伴う条件付きデノナイズ拡散フレームワークを提案する。 このハイブリッド設計は、MRI物理の明示的な適用により、生成的柔軟性を橋渡しする。 fastMRIデータセットの実験により、我々のフレームワークはSSIM、PSNR、LPIPSにおける最近の最先端のディープラーニングおよび拡散ベースの手法より一貫して優れており、LPIPSは知覚的改善をより忠実に捉えていることが示された。 これらの結果から,条件付き監視と反復的整合性更新を組み合わせることで,画素レベルの忠実度と知覚的リアリズムの両面で大幅な改善が得られ,より堅牢で迅速なMRI再建に向けての原則的かつ実践的な進歩が確立された。

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