Spatiotemporal Diffusion Model with Paired Sampling for Accelerated Cardiac Cine MRI

要約

加速心臓シネ MRI 用の現在の深層学習再構成には、空間的および時間的ぼやけが発生します。
私たちは、高いアンダーサンプリング レートでのシネ MRI の画像の鮮明さと動きの描写を改善することを目指しています。
新しいペアサンプリング戦略とともに、既存の深層学習の再構築を条件とした時空間拡散強化モデルが開発されました。
臨床データに基づいた専門家の評価では、拡散モデルは元の再構成よりも鮮明な組織境界と鮮明な動きを提供しました。
革新的なペア サンプリング戦略により、生成結果における人工ノイズが大幅に減少しました。

要約(オリジナル)

Current deep learning reconstruction for accelerated cardiac cine MRI suffers from spatial and temporal blurring. We aim to improve image sharpness and motion delineation for cine MRI under high undersampling rates. A spatiotemporal diffusion enhancement model conditional on an existing deep learning reconstruction along with a novel paired sampling strategy was developed. The diffusion model provided sharper tissue boundaries and clearer motion than the original reconstruction in experts evaluation on clinical data. The innovative paired sampling strategy substantially reduced artificial noises in the generative results.

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