論文の概要: Conditional Flow Matching for Cross-Field MRI Harmonisation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.00960v1
• Date: Tue, 01 Sep 2026 09:18:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-02 16:31:36.517362
• Title: Conditional Flow Matching for Cross-Field MRI Harmonisation
• Title（参考訳）: クロスフィールドMRI高調波化のための条件流マッチング
• Authors: Baris Imre, Aram Salehi, Levente Baljer, Andrew Webb, Marius Staring, Efe Ilicak,
• Abstract要約: 我々はMRIxFields2026チャレンジのためのクロスフィールド脳MRI変換について検討する。 ソースボリュームとターゲットボリュームは空間的に登録されているので,ソーススライスを直接ターゲットスライスに運ぶ速度場を学習する。 このマッピングを3つの被験者のみから学ぶために、統一モデルは3つの段階で訓練される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4152206863712093
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Magnetic resonance images of the same subject look markedly different across field strengths, which complicates the comparison and pooling of data across sites. We address cross-field brain-MRI translation for the MRIxFields2026 challenge, and in particular its Task~3: a single model that translates between any directed pair of the five field strengths and across three contrasts. We phrase the problem as a conditional flow matching path: because the source and target volumes are spatially registered, we learn a velocity field that carries the source slice directly to the target slice, rather than starting from noise. To learn this mapping from only three paired subjects, the unified model is trained in three stages: a degradation-bridge pretraining that distills a restoration prior from the abundant unpaired retrospective cohort, a cross-field finetuning over all directed pairs on the paired cohort, and an adversarial refinement that sharpens the output. At inference, we integrate the learned velocity with a second-order Heun solver in a handful of steps. A restoration prior learned without any paired data already reaches a mean SSIM of 0.837, and each subsequent training stage improves on it. A single 6.3M-parameter model thereby covers all 60 field-pair and contrast combinations, with inference in five solver steps per slice. On the challenge evaluation set the model reaches a mean SSIM of 0.909, averaged over the three contrasts, outperforming regression and diffusion baselines built on the identical network on all three challenge metrics.
• Abstract（参考訳）: 同じ被写体の磁気共鳴画像は、磁場強度によって著しく異なっており、サイト間でのデータの比較とプーリングを複雑にしている。 MRIxFields2026の課題、特にそのTask~3は、5つのフィールド強度の任意の方向と3つのコントラストの間で翻訳される単一のモデルである。 音源と目標体積が空間的に登録されているので、ノイズから始めるのではなく、ソーススライスを直接ターゲットスライスに運ぶ速度場を学習する。 このマッピングを3つの被験者のみから学ぶために、統一されたモデルは3段階に分けて訓練される: 豊富な未ペアのレトロスペクティブコホートから修復を蒸留する劣化ブリッジ事前訓練、ペアのコホート上のすべての有向ペアを横断的な微調整、出力を鋭くする敵の精細化。 推論では、学習速度を2階のHunソルバとほんの数ステップで統合する。 ペアデータのない事前学習された復元は、既に0.837の平均SSIMに達し、その後の訓練段階も改善される。 これにより、1つの6.3Mパラメータモデルは60のフィールドペアとコントラストの組み合わせをすべてカバーし、スライス毎に5つのソルバステップで推論を行う。 課題評価セットでは、3つのコントラストの平均0.909のSSIMに達し、同じネットワーク上に構築された回帰と拡散ベースラインよりも優れていた。

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