DDO-IN：消除磁共振成像运动伪影的隐式神经网络双域优化
计算机视觉与模式识别
2025-03-12 v1
摘要
磁共振成像（MRI）运动伪影会严重影响临床诊断，使得准确解读图像变得极具挑战性。现有的消除运动伪影方法难以保留精细的结构细节，同时缺乏必要的生动性与清晰度。在本研究中，我们提出了一种新颖的双域优化（DDO）方法，该方法整合了像素域和频率域的信息，通过隐式神经表示（INRs）引导恢复干净的磁共振图像。具体而言，我们的方法利用 k 空间中的低频分量作为参考以捕捉准确的组织纹理，同时利用高频和像素信息来恢复细节。此外，我们设计了互补掩码和从全局到局部注意力的动态损失加权，在保留有用重建细节的同时有效抑制伪影。在 NYU fastMRI 数据集上的实验结果表明，我们的方法在多个评估指标上均优于现有方法。代码可在 https://anonymous.4open.science/r/DDO-IN-A73B 获取。
引用
@article{arxiv.2503.08056,
title = {DDO-IN: Dual Domains Optimization for Implicit Neural Network to Eliminate Motion Artifact in Magnetic Resonance Imaging},
author = {Zhongyu Mai and Zewei Zhan and Hanyu Guo and Yulang Huang and Weifeng Su},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.08056},
year = {2025}
}
备注
10 pages, 2 figures