面向对比理解与质量控制的元数据对齐 3D MRI 表示
计算机视觉与模式识别
2025-11-04 v1 人工智能
机器学习
摘要
磁共振成像（MRI） suffer from 巨大的数据异质性以及缺乏跨扫描仪、协议和机构的标准化对比标签，这严重限制了大规模自动分析。统一的MRI对比表示将 enable 从自动序列识别到制造和质量控制等众多下游任务的自动化，无需依赖手动标注。为此，我们引入MR-CLIP，一个由元数据引导的框架，通过将体积图像与其DICOM采集参数对齐来学习MRI对比表示。 resulting embeddings 显示出MRI序列的 distinct 聚类，并在数据稀缺的few-shot序列分类中超越监督的3D基准。此外，MR-CLIP 通过识别图像-元数据嵌入距离中的异常或不一致的元数据，实现无监督的数据质量控制。通过将例常 available的采集元数据转化为监督信号，MR-CLIP 为跨 diverse临床数据集的标签高效MRI分析提供了可扩展基础。
引用
@article{arxiv.2511.00681,
title = {Metadata-Aligned 3D MRI Representations for Contrast Understanding and Quality Control},
author = {Mehmet Yigit Avci and Pedro Borges and Virginia Fernandez and Paul Wright and Mehmet Yigitsoy and Sebastien Ourselin and Jorge Cardoso},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.00681},
year = {2025}
}