論文の概要: Cardiac MRI Through-Plane Super-Resolution Guided by Reference and Memory
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.07581v1
- Date: Wed, 08 Jul 2026 16:04:06 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-09 22:50:30.453791
- Title: Cardiac MRI Through-Plane Super-Resolution Guided by Reference and Memory
- Title（参考訳）: 参照記憶による心内MRI画像の超解像
- Abstract要約: 臨床心臓MRIは、高平面解像度で取得されるが、粗い平面解像度で取得される。
本稿では,参照型およびメモリ型スループレーン超解像フレームワークSTRMSRを提案する。
提案手法では,粗いコンテキストマッチングを用いて,低解像度のターゲット画像と参照/メモリ画像とのロバストな対応性を確立する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.642439193156724
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Clinical cardiac MRI is commonly acquired with high in-plane resolution but coarse through-plane resolution to reduce scan time and accommodate breath-hold and cardiac-motion constraints, which limits 3D analysis and diagnostic accuracy. We propose STRMSR, a reference- and memory-guided through-plane super-resolution (SR) framework that reconstructs high-resolution (HR) cardiac volumes by leveraging HR reference views acquired from the same subject and intermediate SR results as the memory. Our method uses coarse-to-fine contextual matching to establish robust correspondence between low-resolution target and reference/memory images under spatial misalignment. A learnable patch-wise dynamic feature aggregation module predicts content-adaptive mixture weights for each local patch, effectively fusing dynamic information while suppressing unreliable feature transfers. The intermediate SR results stored in the memory bank ensure slice-to-slice consistency for the super-resolved 3D volume. Experiments on the WHS cardiac MRI dataset under two reference protocols, orthogonal-plane views and long-axis chamber views, demonstrate consistent improvements over baselines at 4x and 8x upsampling factors.
- Abstract（参考訳）: 臨床心臓MRIは、高平面解像度で取得されることが多いが、スキャン時間を短縮し、3次元解析と診断の精度を制限する、呼吸保持と心臓運動の制約に適合する。
本稿では,高分解能(HR)心容積を再構成する,参照およびメモリ誘導型スループレーン超解像(SR)フレームワークSTRMSRを提案する。
提案手法では,空間的不整合下での低解像度ターゲット画像と参照/メモリ画像との堅牢な対応性を確立するために,粗大なコンテキストマッチングを用いる。
学習可能なパッチ単位の動的特徴集約モジュールは、各ローカルパッチのコンテンツ適応混合重量を予測し、信頼性の低い特徴伝達を抑制しながら、動的情報を効果的に融合する。
メモリバンクに格納された中間SR結果は、超解像3Dボリュームに対してスライス・スライス一貫性を確保する。
直交平面ビューと長軸室ビューの2つの基準条件下でのWHS心MRIデータセットの実験では,4倍,8倍のアップサンプリング係数でのベースラインに対する一貫した改善が示された。
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