X-Diffusion: Generating Detailed 3D MRI Volumes From a Single Image Using Cross-Sectional Diffusion Models

要約

この研究では、磁気共鳴画像法 (MRI) データ用に調整された断面拡散モデルである X-Diffusion を紹介します。
X-Diffusion は、単一の MRI スライスから、またはオプションで少数の複数のスライスから MRI ボリューム全体を生成することができ、非常にまばらな観察から合成される MRI の精度に新たなベンチマークを設定します。
独自性は、MRI ボリューム上の X 拡散の新しいビュー条件付きトレーニングと推論にあり、一般化された MRI 学習を可能にします。
私たちの評価は、BRATS データセットからの脳腫瘍 MRI と UK Biobank データセットからの全身 MRI の両方に及びます。
英国バイオバンクのデータセットにある、事前に登録された二重エネルギー X 線吸収測定 (DXA) と MRI モダリティのペアを利用して、X-Diffusion は単一の全身 DXA から詳細な 3D MRI ボリュームを生成できます。
注目すべきことに、結果として得られた MRI は、これまでにない例で精度が際立っているだけでなく (最先端の結果を大幅に上回っています)、腫瘍のプロファイル、脊椎の曲率、脳の体積、および元の MRI の重要な特徴を完璧に保持しています。
超えて。
さらに、MRI データセット上でトレーニングされた X 拡散モデルは、ドメイン外の汎化能力を達成します (例: 脳でトレーニングされているにもかかわらず、膝 MRI を生成します)。
コードはプロジェクトの Web サイト https://emmanuelleb985.github.io/XDiffusion/ で入手できます。

要約(オリジナル)

In this work, we present X-Diffusion, a cross-sectional diffusion model tailored for Magnetic Resonance Imaging (MRI) data. X-Diffusion is capable of generating the entire MRI volume from just a single MRI slice or optionally from few multiple slices, setting new benchmarks in the precision of synthesized MRIs from extremely sparse observations. The uniqueness lies in the novel view-conditional training and inference of X-Diffusion on MRI volumes, allowing for generalized MRI learning. Our evaluations span both brain tumour MRIs from the BRATS dataset and full-body MRIs from the UK Biobank dataset. Utilizing the paired pre-registered Dual-energy X-ray Absorptiometry (DXA) and MRI modalities in the UK Biobank dataset, X-Diffusion is able to generate detailed 3D MRI volume from a single full-body DXA. Remarkably, the resultant MRIs not only stand out in precision on unseen examples (surpassing state-of-the-art results by large margins) but also flawlessly retain essential features of the original MRI, including tumour profiles, spine curvature, brain volume, and beyond. Furthermore, the trained X-Diffusion model on the MRI datasets attains a generalization capacity out-of-domain (e.g. generating knee MRIs even though it is trained on brains). The code is available on the project website https://emmanuelleb985.github.io/XDiffusion/ .

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