AniRes2D：用于二维磁共振超分辨率的各向异性残差增强扩散模型
图像与视频处理
2023-12-08 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
各向异性低分辨率（LR）磁共振（MR）图像获取速度快，但阻碍了自动化处理。我们提出使用去噪扩散概率模型（DDPMs）对这些二维采集的低分辨率 MR 切片进行超分辨率重建。本文介绍 AniRes2D，这是一种将 DDPM 与残差预测相结合的二维超分辨率（SR）新方法。结果表明，AniRes2D 在定量指标、视觉质量和域外评估方面均优于其他几种基于 DDPM 的模型。我们使用训练好的 AniRes2D 对三维体数据逐切片进行超分辨率重建，与最近最先进的自监督三维超分辨率方法相比，取得了可比较的定量结果并减少了颅骨混叠伪影。此外，我们探索了将噪声条件增强（NCA）作为基于 DDPM 的 SR 模型的替代增强技术，但发现它会降低性能。我们的发现为将 DDPM 应用于各向异性 MR 图像的超分辨率重建提供了有价值的见解。
引用
@article{arxiv.2312.04385,
title = {AniRes2D: Anisotropic Residual-enhanced Diffusion for 2D MR Super-Resolution},
author = {Zejun Wu and Samuel W. Remedios and Blake E. Dewey and Aaron Carass and Jerry L. Prince},
journal= {arXiv preprint arXiv:2312.04385},
year = {2023}
}
备注
Accepted for presentation at SPIE Medical Imaging 2024, Clinical and Biomedical Imaging