論文の概要: Cyclic Self-Supervised Diffusion for Ultra Low-field to High-field MRI Synthesis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.13735v1
- Date: Wed, 15 Oct 2025 16:41:54 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-16 20:13:28.767171
- Title: Cyclic Self-Supervised Diffusion for Ultra Low-field to High-field MRI Synthesis
- Title（参考訳）: 超低磁場-高磁場MRI合成のための周期的自己監督拡散
- Abstract要約: 低磁場MRIは安価で、よりアクセシビリティが高く、安全であるが、低解像度で信号対雑音比が低い。
画像のコントラストにおいて、解剖学的な忠実さを保ち、きめ細かな構造の詳細を高め、ドメインギャップを埋める必要がある。
実低磁場MRIデータから高磁場MRI合成を行うために, 楕円型自己教師拡散(CSS-Diff)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）: 20.659040331377216
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Synthesizing high-quality images from low-field MRI holds significant potential. Low-field MRI is cheaper, more accessible, and safer, but suffers from low resolution and poor signal-to-noise ratio. This synthesis process can reduce reliance on costly acquisitions and expand data availability. However, synthesizing high-field MRI still suffers from a clinical fidelity gap. There is a need to preserve anatomical fidelity, enhance fine-grained structural details, and bridge domain gaps in image contrast. To address these issues, we propose a \emph{cyclic self-supervised diffusion (CSS-Diff)} framework for high-field MRI synthesis from real low-field MRI data. Our core idea is to reformulate diffusion-based synthesis under a cycle-consistent constraint. It enforces anatomical preservation throughout the generative process rather than just relying on paired pixel-level supervision. The CSS-Diff framework further incorporates two novel processes. The slice-wise gap perception network aligns inter-slice inconsistencies via contrastive learning. The local structure correction network enhances local feature restoration through self-reconstruction of masked and perturbed patches. Extensive experiments on cross-field synthesis tasks demonstrate the effectiveness of our method, achieving state-of-the-art performance (e.g., 31.80 $\pm$ 2.70 dB in PSNR, 0.943 $\pm$ 0.102 in SSIM, and 0.0864 $\pm$ 0.0689 in LPIPS). Beyond pixel-wise fidelity, our method also preserves fine-grained anatomical structures compared with the original low-field MRI (e.g., left cerebral white matter error drops from 12.1$\%$ to 2.1$\%$, cortex from 4.2$\%$ to 3.7$\%$). To conclude, our CSS-Diff can synthesize images that are both quantitatively reliable and anatomically consistent.
- Abstract（参考訳）: 低磁場MRIからの高画質画像の合成は大きな可能性を秘めている。
低磁場MRIは安価で、よりアクセシビリティが高く、安全であるが、低解像度で信号対雑音比が低い。
この合成プロセスは、コストのかかる取得への依存を低減し、データ可用性を拡大することができる。
しかし、高磁場MRIの合成は、まだ臨床像のギャップに悩まされている。
画像のコントラストにおいて、解剖学的な忠実さを保ち、きめ細かな構造の詳細を高め、ドメインギャップを埋める必要がある。
これらの課題に対処するため、実低磁場MRIデータから高磁場MRI合成を行うために、emph{cyclic self-supervised diffusion (CSS-Diff) フレームワークを提案する。
我々の中心となる考え方は、サイクル一貫性の制約の下で拡散に基づく合成を再構成することである。
対のピクセルレベルの監督に頼るのではなく、生成過程を通して解剖学的保存を強制する。
CSS-Diffフレームワークには、2つの新しいプロセスが組み込まれている。
スライスワイズ・ギャップ認識ネットワークは、対照的な学習を通じて、スライス間不整合を整合させる。
局所構造補正ネットワークは、マスクおよび摂動パッチの自己再構成による局所的特徴回復を促進する。
クロスフィールド合成タスクの広範囲な実験により、最先端の性能(PSNRでは31.80 $\pm$ 2.70 dB、SSIMでは0.943 $\pm$ 0.102、LPIPSでは0.0864 $\pm$ 0.0689)が達成された。
ピクセルワイド忠実度以外にも、元の低磁場MRI(例えば、左脳白質の誤差は12.1$\%$から2.1$\%$、大脳皮質は4.2$\%$から3.7$\%$)と比較して微細な解剖学的構造を保っている。
結論として、我々のCSS-Diffは定量的に信頼性があり、解剖学的に一貫性のある画像を合成できる。
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