論文の概要: Towards Trustworthy Selective Generation: Reliability-Guided Diffusion for Ultra-Low-Field to High-Field MRI Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.11325v1
• Date: Wed, 11 Mar 2026 21:38:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-13 14:46:25.660106
• Title: Towards Trustworthy Selective Generation: Reliability-Guided Diffusion for Ultra-Low-Field to High-Field MRI Synthesis
• Title（参考訳）: 信頼できる選択生成に向けて:超低磁場-高磁場MRI合成のための信頼性誘導拡散
• Abstract要約: 低磁場-高磁場MRI合成は、ハードウェアおよび取得制約下での画像品質を向上させるための費用対効果の戦略として登場した。 近年の拡散モデルの発展にもかかわらず、拡散に基づくアプローチは細部回復と構造的忠実さのバランスをとるのにしばしば苦労する。 本稿では,サンプリングおよびポストジェネレーション段階におけるロバスト性を改善する信頼性を考慮した拡散フレームワーク(ReDiff)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.756520887774262
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Low-field to high-field MRI synthesis has emerged as a cost-effective strategy to enhance image quality under hardware and acquisition constraints, particularly in scenarios where access to high-field scanners is limited or impractical. Despite recent progress in diffusion models, diffusion-based approaches often struggle to balance fine-detail recovery and structural fidelity. In particular, the uncontrolled generation of high-resolution details in structurally ambiguous regions may introduce anatomically inconsistent patterns, such as spurious edges or artificial texture variations. These artifacts can bias downstream quantitative analysis. For example, they may cause inaccurate tissue boundary delineation or erroneous volumetric estimation, ultimately reducing clinical trust in synthesized images. These limitations highlight the need for generative models that are not only visually accurate but also spatially reliable and anatomically consistent. To address this issue, we propose a reliability-aware diffusion framework (ReDiff) that improves synthesis robustness at both the sampling and post-generation stages. Specifically, we introduce a reliability-guided sampling strategy to suppress unreliable responses during the denoising process. We further develop an uncertainty-aware multi-candidate selection scheme to enhance the reliability of the final prediction. Experiments on multi-center MRI datasets demonstrate improved structural fidelity and reduced artifacts compared with state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 低磁場から高磁場までのMRI合成は、特に高磁場スキャナへのアクセスが制限されたり非現実的なシナリオにおいて、ハードウェアおよび取得制約下での画質を向上させるためのコスト効率のよい戦略として登場した。 近年の拡散モデルの発展にもかかわらず、拡散に基づくアプローチは細部回復と構造的忠実さのバランスをとるのにしばしば苦労する。 特に、構造的に曖昧な領域における高解像度の詳細の制御されていない生成は、スパイラスエッジや人工的なテクスチャのバリエーションのような、解剖学的に一貫性のないパターンを導入する可能性がある。 これらのアーティファクトは下流の定量的分析に偏りがある。 例えば、不正確な組織の境界線や誤った体積推定を引き起こし、最終的に合成画像の臨床的信頼を低下させる。 これらの制限は、視覚的に正確であるだけでなく、空間的に信頼性があり、解剖学的に一貫性のある生成モデルの必要性を強調している。 この問題に対処するため, サンプリングおよびポストジェネレーション段階において, 合成堅牢性を向上する信頼性を考慮した拡散フレームワーク(ReDiff)を提案する。 具体的には,デノナイジング過程における信頼できない応答を抑制するために,信頼性誘導型サンプリング戦略を導入する。 さらに,最終予測の信頼性を高めるため,不確実性を考慮した多候補選択方式を開発した。 マルチセンターMRIデータセットの実験では、最先端の手法と比較して、構造的忠実度の改善とアーティファクトの削減が示されている。

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