Jun, 2024

Phy-Diff: 物理导向的沙漏扩散模型用于扩散 MRI 合成

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TL;DR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。
diffusion mrideep learninggenerative adversarial networkphysics-guided diffusion modelxtract atlas
发现论文，激发创造
  • 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

  • 基于条件扩散模型的引导重建用于无监督脑磁共振成像异常检测

    通过在扩散模型上引入条件机制，对无监督异常检测中的脑部 MRI 图像重构进行优化，以提高重构质量、域适应性特征和分割性能，并且可在不同 MRI 采集和模拟对比度之间进行领域适应，从而提高脑部 MRI 无监督异常检测的性能和泛化能力。

    Dec, 2023

  • 基于周期引导的去噪扩散概率模型用于 3D 交叉模态 MRI 合成

    该研究旨在发展一种新型的循环引导去噪扩散概率模型（Cycle-guided Denoising Diffusion Probability Model，CG-DDPM），用于跨模态 MRI 合成，并使用 BraTS2020 数据集定量评估。该方法在 MRI 合成中具有很高的准确性，并与几种现有最先进的网络进行了比较，证明了合成 MRIs 的图像质量的显著改进。该方法增强了当前多模态 MRI 合成方法的能力，为患者的更精确诊断和更好的治疗规划做出贡献。

    Apr, 2023

  • 条件扩散模型用于语义化 3D 医学影像合成

    该论文介绍了 Med-DDPM，这是一种使用扩散模型进行语义 3D 医学图像合成的创新解决方案，解决了医学成像中的普遍问题，如数据稀缺、不一致的采集方法和隐私问题。

    May, 2023

  • 基于域条件先验引导的扩散模型用于加速磁共振成像和定量磁共振成像重建

    基于扩散模型的图像重建方法用于多线圈磁共振成像和定量磁共振成像重建，利用扩散模型中的频率和参数域中的领域条件，利用先前的磁共振物理学作为扩散模型中的嵌入，通过引导训练和采样过程中的数据一致性来表征磁共振成像的 k - 空间编码，并利用 MR 信号建模进行定量磁共振成像重建。此外，梯度下降优化被融入到扩散步骤中，增强特征学习和降噪效果。该方法在高加速因子下重建图像表现出显著的潜力，特别适用于静态和定量磁共振成像的重建，可以在不同解剖结构上保持较高的重建准确性和效率。除了直接应用外，该方法具有潜在的泛化能力，适用于各种领域的反问题。

    Sep, 2023

  • MRI 中扩散概率模型新兴应用调查

    磁共振成像（MRI）应用领域中扩散概率模型（DPMs）的综述，包括 DPM 理论介绍、MRI 中的重建、异常检测等方面，以及 DPM 的限制和未来研究方向。

    Nov, 2023

  • 利用机器学习的扩散磁共振成像

    扩散加权磁共振成像（dMRI）提供了非侵入性评估大脑微结构和结构连接的独特能力。然而，分析 dMRI 数据以提取临床和科学目的的有用信息具有挑战性，而机器学习方法在解决 dMRI 分析中的困难任务方面可能具有潜力。然而，为了实现这一点，需要解决现有方法的缺陷和重要未解决问题，包括评估实践不足、缺乏丰富的训练数据集和验证基准以及模型的普适性、可靠性和解释性方面的问题。

    Jan, 2024

  • 物理相关扩散模型

    通过在模型训练过程中加入约束条件使其生成的样本更符合所施加的约束，从而提高生成样本与约束的一致性，且相较于现有方法有更好的性能且不影响推断速度；该方法还可以自然地防止过拟合。

    Mar, 2024

  • BioDiffusion: 生物医学信号合成的通用扩散模型

    应对有限数据可用性、数据不平衡、标签复杂性和测量噪声干扰等问题，我们引入了 BioDiffusion，一种基于扩散的概率模型，用于合成多变量生物医学信号。通过利用这些合成信号，可以有效解决上述挑战，提高与生物医学信号相关的机器学习任务的准确性。此外，与当前领先的时间序列生成模型相比，实证证据表明 BioDiffusion 在生物医学信号生成质量方面表现优异。

    Jan, 2024

  • 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