VHU-Net：用于体部MRI偏置场校正的变分Hadamard U-Net
图像与视频处理
2026-01-23 v3
摘要
磁共振成像（MRI）扫描中的偏置场伪影会引入空间平滑的强度不均匀性，从而降低图像质量并阻碍下游分析。为了解决这一挑战，我们提出了一种新颖的变分Hadamard U-Net（VHU-Net），用于有效的体部MRI偏置场校正。编码器由多个卷积Hadamard变换块（ConvHTBlocks）组成，每个块将卷积层与Hadamard变换（HT）层集成在一起。具体来说，HT层执行通道级频率分解以分离低频分量，而随后的缩放层和半软阈值机制抑制冗余的高频噪声。为了补偿HT层无法建模通道间依赖性的缺陷，解码器结合了一个逆HT重建变换器块，能够实现全局的、频率感知的注意力，以恢复空间一致的偏置场。堆叠的解码器ConvHTBlocks进一步增强了重建底层真实偏置场的能力。基于变分推断的原理，我们制定了一个新的证据下界（ELBO）作为训练目标，促进潜在空间的稀疏性，同时确保准确的偏置场估计。在体部MRI数据集上的综合实验证明了VHU-Net在强度均匀性方面优于现有的最先进方法。此外，校正后的图像在下游分割准确性方面带来了显著的改进。我们的框架提供了计算效率、可解释性和跨多中心数据集的稳健性能，使其适用于临床部署。
引用
@article{arxiv.2506.19181,
title = {VHU-Net: Variational Hadamard U-Net for Body MRI Bias Field Correction},
author = {Xin Zhu and Ahmet Enis Cetin and Gorkem Durak and Batuhan Gundogdu and Ziliang Hong and Hongyi Pan and Ertugrul Aktas and Elif Keles and Hatice Savas and Aytekin Oto and Hiten Patel and Adam B. Murphy and Ashley Ross and Frank Miller and Baris Turkbey and Ulas Bagci},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.19181},
year = {2026}
}