HiFi-MambaV2：用于高保真 MRI 重建的层次化共享-路由混合专家网络
计算机视觉与模式识别
2025-11-25 v1
摘要
从欠采样 k 空间数据重建高保真 MR 图像需要在保持解剖一致性的同时恢复高频细节。我们提出了 HiFi-MambaV2，一种层次化共享-路由混合专家（MoE）Mamba 架构，将频率分解与内容适应计算相耦合。该模型包含两个核心组件：(i) 一个可分离频率一致的拉普拉斯金字塔（SF-Lap），提供抗混叠、稳定的低频和高频流；以及 (ii) 一个层次化共享-路由 MoE，对每个像素执行 top-1 稀疏调度，将特征路由到共享专家和局部路由器，从而实现有效的专业化并保持稳定的跨深度行为。将一个轻量级全局上下文路径融入到一个无滚动、数据一致性正则化的主干网络中，以强化长程推理并保持解剖一致性。在 fastMRI、CC359、ACDC、M4Raw 和 Prostate158 上评估的 HiFi-MambaV2 在 PSNR、SSIM 和 NMSE 指标上持续优于 CNN、Transformer 和 prior Mamba 基线，在单导联和多导联设置以及多种加速因子下均表现出色，持续超越在高频细节和整体结构保真度方面的一致性改进。这表明 HiFi-MambaV2 能够实现可靠且稳健的 MRI 重建。
引用
@article{arxiv.2511.18534,
title = {HiFi-MambaV2: Hierarchical Shared-Routed MoE for High-Fidelity MRI Reconstruction},
author = {Pengcheng Fang and Hongli Chen and Guangzhen Yao and Jian Shi and Fangfang Tang and Xiaohao Cai and Shanshan Shan and Feng Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.18534},
year = {2025}
}