Apr, 2023

SPIRiT-Diffusion: 加速 MRI 的自洽驱动扩散模型

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TL;DR提出了一种基于自洽驱动扩散模型的方法 ——SPIRiT-Diffusion，该方法能够通过优化模型中的随机微分方程进行扩散，避免了使用线圈灵敏度矩阵的多线圈数据重建过程中常常存在的准确估计线圈灵敏度矩阵的难题，在一项关于头颅内和颈部血管壁成像的实验中表现出了较高的重建质量和加速能力。
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发现论文，激发创造
  • 重新思考用于多对比度 MRI 超分辨率的扩散模型

    提出了一种名为 DiffMSR 的高效扩散模型，用于多对比度磁共振成像的超分辨率重建，通过在高度紧凑的低维潜空间中应用扩散模型生成高频详细信息的先验知识，并设计了 PLWformer 作为解码器，使重建的 MR 图像保持无失真。在公共和临床数据集上的大量实验表明，DiffMSR 优于现有方法。

    Apr, 2024

  • 使用展开扩散模型的自监督 MRI 重建

    介绍了一种自监督深度 MRI 重建模型，名为 SSDiffRecon，该模型在使用不完整采样的 k 空间数据的情况下通过条件扩散过程实现了快速和高质量的图像重建。

    Jun, 2023

  • Phy-Diff: 物理导向的沙漏扩散模型用于扩散 MRI 合成

    本研究提出了一种基于物理原理的扩散模型来生成高质量的扩散磁共振成像，引入了扩散过程中的噪声演化物理原理和基于查询的条件映射，并通过采用适配器技术引入 XTRACT 图谱作为白质束的先验知识，实验结果表明我们的方法优于其他最先进的方法，并具有推进扩散磁共振成像增强的潜力。

    Jun, 2024

  • 利用扩散模型学习加速螺旋 MRI 的领域特定逆 NUFFT

    利用生成扩散模型的重建算法结合条件训练和基于频率的引导实现了高质量的超快速扫描下的重建图像，进而识别出一组优化的变密度螺旋轨迹，与非均匀快速傅里叶变换相比，图像质量大幅提高，这些方法可实现实时三维成像所需的极高加速因子。

    Apr, 2024

  • 自回归图像扩散：生成图像序列及在 MRI 中的应用

    非侵入性成像模式中，磁共振成像是一种广泛使用的成像方式，但其图像质量和成像速度之间存在平衡难题。本文介绍了一种基于自回归图像扩散（AID）模型的加速 MRI 重建方法，该算法结合了未采样的 k 空间和现有信息，评估了 fastMRI 数据集训练的模型，并展示了 AID 模型能够稳健地生成时序连贯的图像序列，在 3D 和动态 MRI 中的表现优于标准扩散模型，还能减少幻觉，并学习图像间的依赖关系。

    May, 2024

  • 高加速心脏 Cine MRI 的临床可行扩散重建

    我们旨在开发一种临床可行的基于扩散模型的重建流水线，以改善心脏磁共振成像的图像质量。通过使用多输入多输出的扩散增强模型和快速推理策略，扩散重建减少了临床数据中前瞻性欠采样引起的空间和时间模糊，并得到专家检查的验证。每个视频处理仅需 1.5 秒的时间，使该方法能够在临床场景中应用。

    Mar, 2024

  • 通过演化模型的后验采样，基于隐式神经表示的高加速 MRI

    使用基于隐式神经表示的后验采样方法（DiffINR），该方法能在高加速因子下实现逼真精确的扫描成像重建，并且可以将其推广应用于其他医学影像任务。

    Jul, 2024

  • 基于分数的扩散模型用于加速 MRI

    该研究提出了一种使用分数梯度模型重构图像的方法，并使用连续时间依赖分数函数进行训练。该模型可用于解决成像的反问题，尤其是加速 MRI，具有强大的性能及实用性，并且可重构复杂值数据。

    Oct, 2021

  • 在级联扩散模型中缓解稀疏视图 CT 重建引起的数据一致性差异

    稀疏视图计算机断层扫描（CT）图像重建是一种重要方法，可以降低辐射暴露，但必然导致图像质量下降。本研究引入了一种新的级联扩散与差异缓解（CDDM）框架，包括潜空间中的低质量图像生成和像素空间中的高质量图像生成，在一个步骤的重建过程中实现了数据一致性和差异缓解。级联框架通过将一些推理步骤从像素空间移动到潜空间，从而降低了计算成本。差异缓解技术解决了由数据一致性引起的训练 - 采样差距问题，确保数据分布接近原始流形。本研究还采用了专用的交替方向乘法器方法（ADMM）来处理图像梯度，提供了一种更有针对性的正则化方法。两个数据集上的实验结果表明，与现有方法相比，CDDM 在高质量图像生成方面具有更清晰的边界，并突出了该框架的计算效率。

    Mar, 2024

  • 自适应自监督一致性引导扩散模型在加速 MRI 重建中的应用

    基于自监督深度学习的压缩感知磁共振成像方法 “自适应自监督一致性引导扩散模型 (ASSCGD)” 提出，用于加速数据采集而无需完全采样的数据集。

    Jun, 2024