論文の概要: Trustworthy MRI Reconstruction via Bayesian Uncertainty Quantification with Sparsity Prior Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.17343v2
• Date: Sun, 21 Jun 2026 11:17:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-24 22:16:48.217867
• Title: Trustworthy MRI Reconstruction via Bayesian Uncertainty Quantification with Sparsity Prior Models
• Title（参考訳）: 疎度事前モデルを用いたベイズ不確かさ定量化によるMRI画像再構成
• Authors: Ahmed Karam Eldaly, Matteo Figini, Daniel C. Alexander,
• Abstract要約: 本稿では, 圧縮センシング磁気共鳴画像データから, 共同画像再構成と不確実性定量化のための新しい枠組みを提案する。 この問題は線形逆問題として定式化され、事前分布は未知の画像パラメータに割り当てられる。 本研究では,画像空間勾配に基づく総変分変換とウェーブレット領域変換を用いて,任意のスペーシング変換に適用可能な汎用フレームワークを開発し,その性能を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.452868777437004
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose a novel Bayesian framework for joint image reconstruction and uncertainty quantification from compressed sensing magnetic resonance imaging data. The problem is formulated as a linear inverse problem, where prior distributions are assigned to the unknown image parameters. Specifically, the image is assumed to be sparse in a given transform domain. We develop a general framework applicable to any sparsifying transform and demonstrate its performance using (1) a total variation transform based on image spatial gradients and (2) a wavelet-domain transform. Bayesian inference is performed using a split-and-augmented Gibbs sampler, while the resulting non-differentiable conditional distributions are efficiently sampled using a proximal Markov chain Monte Carlo method. The proposed algorithms are validated on both single-coil and multi-coil datasets using various k-space sampling patterns and acceleration factors. The results demonstrate that the proposed Bayesian methods consistently outperform their optimisation-based counterparts in image reconstruction while providing uncertainty estimates for the reconstructed images. Furthermore, the estimated uncertainty maps show a strong correlation with the true reconstruction errors and substantially outperformed deep learning-based uncertainty estimation methods.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, 圧縮センシング磁気共鳴画像データから, 共同画像再構成と不確実性定量化のための新しいベイズフレームワークを提案する。 この問題は線形逆問題として定式化され、事前分布は未知の画像パラメータに割り当てられる。 具体的には、画像は所定の変換領域においてスパースであると仮定される。 本研究では,画像空間勾配に基づく総変分変換とウェーブレット領域変換を用いて,任意のスペーシング変換に適用可能な汎用フレームワークを開発し,その性能を実証する。 ベイズ推論は分割および増補されたギブスサンプリング器を用いて行われ、結果として生じる非微分不可能な条件分布は、近位マルコフ連鎖モンテカルロ法を用いて効率的にサンプリングされる。 提案アルゴリズムは, 種々のk空間サンプリングパターンと加速度係数を用いて, 単コイルおよび多コイルのデータセット上で検証する。 その結果,提案手法は画像再構成において常に最適化に基づく手法よりも優れており,再構成した画像に対して不確実な推定結果が得られた。 さらに, 推定された不確実性マップは, 真の復元誤差と, 深層学習に基づく不確実性推定法とに強い相関性を示す。

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