Nov, 2023

快速可控扩散模型用于少样本 MRI 重建

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TL;DR该研究介绍了一种名为 PPN（Predictor-Projector-Noisor）的新算法，它增强并加速了 MRI 低采样重建的可控生成扩散模型，结果表明 PPN 比其他可控采样方法更快速地产生与低采样 k 空间测量一致的高保真 MR 图像，无监督 PPN 加速的扩散模型适应不同的 MRI 采集参数，比监督学习技术更适用于临床使用。
supervised deep learningmri undersampling reconstructionunsupervised controllable generative diffusion modelspredictor-projector-noisor (ppn)mri acquisition parameters
发现论文，激发创造
  • 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

  • 通过扩散生成模型优化压缩感知磁共振成像采样模式

    这篇研究提出了一种利用预先训练的扩散生成模型优化亚采样压缩感知多线圈磁共振成像的采样方式的学习方法，并证明该方法实现的采样运算符可以在不同的解剖结构、加速因子和模式类型的情况下实现具有竞争力，并且在 2D 模式下具有改进的重建效果。

    Jun, 2023

  • U$^2$MRPD：基于大规模潜在扩散模型的无监督 MRI 欠采样重建

    LLDM 在自然图像上的预训练模型所含的隐性视觉知识可能适用于自然图像和医学图像。通过 U$^2$MRPD 框架，我们验证了这一假设，该框架通过 MRSampler 和 MRAdapter 使 LLDM 适用于复杂数值 MRI 图像的无监督欠采样重建，实现了比监督方法和 MRI 扩散方法更好的性能，并且具有最佳的泛化能力。

    Feb, 2024

  • 磁共振成像重建中无监督去噪扩散模型的不稳定性

    通过研究发现，即使微小的最坏情况扰动由替代模型传递而来，去噪扩散模型仍然能够生成可能误导临床医生的假组织结构，这种扰动的可转移性表明由于磁共振系统的不完善或其他噪声源，图像重构的鲁棒性可能会受到损害。此外，在更大的扰动强度下，扩散模型会产生与监督模型中观察到的不同且更具挑战性的类似高斯噪声的伪影，这强调了当前最先进的基于扩散的重构模型对可能的最坏情况扰动的脆弱性，并强调了在临床环境中改善其鲁棒性和可靠性的进一步研究的必要性。

    Jun, 2024

  • 一种即插即用的合成数据深度学习用于磁共振图像重建的稀疏重构方法

    该研究提出了一种深度插拔方法，用于未采样的磁共振成像重建，可以适应不同的采样设置，并能在不同的欠采样模式和采样率下提供良好且稳健的加速图像重建性能。

    Sep, 2023

  • CDiffMR: 能否替代高斯噪声，采用 K - 空间欠采样进行快速磁共振成像？

    本研究提出了一种名为 CDiffMR 的 MRI 重建方法，利用深度学习中的冷扩散卷积神经网络 (Cold Diffusion-based MRI Reconstruction) 和 k 空间下采样技术，以及合理的初始化和数据一致性条件策略，能够显著加快 MRI 重建速度，并且获得与现有最先进模型可比甚至更好的重建效果。

    Jun, 2023

  • DDM$^2$: 用生成性扩散模型进行自监督扩散 MRI 去噪

    该论文提出了一种自监督的去噪磁共振成像方法，称为 DDM^2，通过将统计基础的去噪理论整合到扩散模型中，采用条件生成实现去噪。在实验中，该方法在 4 个真实的体内扩散 MRI 数据集上展现了卓越的去噪性能，用临床相关的定量和定性指标进行评估。

    Feb, 2023

  • 空间时间扩散模型与成对采样的加速心脏电影式磁共振成像

    改进深度学习重建方法，以提高高欠采样率条件下心脏动态磁共振成像的图像清晰度和运动描绘，通过创新的配对采样策略和时空扩散增强模型，实现了比原始重建方法更清晰的组织边界和运动细节，且生成结果中的人工噪声显著减少。

    Mar, 2024

  • DiffCMR: 快速心脏 MRI 重建与扩散概率模型

    本研究提出了一种基于条件去噪扩散概率模型的新型磁共振成像 (MRI) 图像去噪框架 DiffCMR，通过感知来自欠采样 MRI 图像切片的条件信号，并生成相应的全采样 MRI 图像切片。经过多轮合成策略的推断，验证了 DiffCMR 在 MICCAI 2023 心脏 MRI 重建挑战数据集上的心动影像重建和 T1/T2 映射任务，并显示出超越先前方法的最先进性能。

    Dec, 2023

  • 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