基于时空频率共查询注意力的结构引导多对比MRI超分辨率
图像与视频处理
2024-08-07 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
磁共振成像 (MRI) 是广泛用于各种检查的领导性诊断模态，常常需要获取不同对比度图像以表征不同组织。然而，获取高分辨率MRI通常需要延长扫描时间，这可能引入运动伪影。因此，MRI超分辨率方法应运而生，以缓解这些挑战。早期研究探索了利用多个对比度进行MRI超分辨率 (MCSR)，但大多数方法未充分利用来自多对比度MRI中丰富且不变的结构信息。为了充分利用这一至关重要的多对比度MRI先验知识，本文提出一种基于新的时空频率共查询注意力 (CQA) 机制的新型结构引导MCSR (SGSR) 框架。具体而言，CQA对多个对比度的特征进行注意力处理，利用共享的结构查询，这种查询特别设计用于从不同对比度中提取、融合和细化常见结构。我们进一步提出了时域CQA模块，以实现更细致的结构细化。在fastMRI knee 数据和低场脑部MRI上的大量实验表明，SGSR在统计意义上优于最先进的MCSR方法。
关键词
引用
@article{arxiv.2408.03194,
title = {SGSR: Structure-Guided Multi-Contrast MRI Super-Resolution via Spatio-Frequency Co-Query Attention},
author = {Shaoming Zheng and Yinsong Wang and Siyi Du and Chen Qin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2408.03194},
year = {2024}
}
备注
The 15th International Workshop on Machine Learning in Medical Imaging (MLMI 2024)