Guided MRI Reconstruction via Schrödinger Bridge

要約

磁気共鳴画像法 (MRI) は、異なるコントラスト画像が同様の構造情報を共有するマルチコントラスト イメージング技術です。
しかし、従来の拡散モデルは、この構造的類似性を効果的に活用するのに苦労しています。
最近、拡散モデルの非線形拡張であるシュレディンガー ブリッジ (SB) が提案され、任意の分布間に拡散経路を確立し、ガイド付き事前分布を組み込むことが可能になりました。
この研究では、誘導画像分布とターゲット画像分布の間に拡散ブリッジを確立する、SB ベースのマルチコントラスト画像誘導再構成フレームワークを提案します。
サンプリング中にデータの一貫性とともにガイド画像を使用することで、ターゲット画像がより正確に再構成されます。
画像間の構造的な違いにうまく対処するために、$\mathbf{I}^2$SB-inversion と呼ばれる、画像編集の分野からの反転戦略を導入します。
パリ化された T1 および T2-FLAIR データセットでの実験では、$\mathbf{I}^2$SB-inversion が最大 14.4 までの高い加速を達成し、再構成精度と安定性の両方の点で既存の手法を上回ることが実証されました。

要約(オリジナル)

Magnetic Resonance Imaging (MRI) is a multi-contrast imaging technique in which different contrast images share similar structural information. However, conventional diffusion models struggle to effectively leverage this structural similarity. Recently, the Schr\’odinger Bridge (SB), a nonlinear extension of the diffusion model, has been proposed to establish diffusion paths between any distributions, allowing the incorporation of guided priors. This study proposes an SB-based, multi-contrast image-guided reconstruction framework that establishes a diffusion bridge between the guiding and target image distributions. By using the guiding image along with data consistency during sampling, the target image is reconstructed more accurately. To better address structural differences between images, we introduce an inversion strategy from the field of image editing, termed $\mathbf{I}^2$SB-inversion. Experiments on a paried T1 and T2-FLAIR datasets demonstrate that $\mathbf{I}^2$SB-inversion achieve a high acceleration up to 14.4 and outperforms existing methods in terms of both reconstruction accuracy and stability.

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