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非刚性运动校正通过粗到细扩散模型进行MRI重建

FredericWang1JonathanI.Tamir2

1DepartmentofComputingandMathematicalSciences,Caltech

2ChandraFamilyDepartmentofElectricalandComputerEngineering,UTAustin

ABSTRACT运动估计，特别是对于欠采样的MRI数据[6]。另一

磁共振成像（MRI）由于需要较长的采集时间来进行种常见的方法是在重建图像和估算运动[7]之间交替

空间采样，因此极易受到运动伪影的影响。这些伪影进行。

本会损害诊断效用，特别是对于动态成像而言。我们提扩散模型是一类生成模型，已在图像修复、去噪

译出了一种新颖的交替最小化框架，该框架利用特定的和MRI重建等逆问题中达到了最先进的性能[8,2]。

中扩散模型来同时重建和校正非刚体运动受损的空间然而，将扩散模型作为非刚性运动校正的先验知识仍

3数据。该扩散模型采用从粗到细的去噪策略，首先捕然相对较少被探索。

v捉大的整体运动并重构图像的低频部分，从而比标准我们的贡献：

7

5扩散模型提供更好的归纳偏差来进行运动估计。我们•我们开发了一种基于扩散的交替最小化方法，以

0在实际的心脏电影MRI数据集以及复杂的模拟刚性从一组欠采样和运动损坏的空间中联合重建

5

1和非刚性变形上展示了我们方法的表现，即使每个运出校正了运动的MRI图像及其相应的非刚性运

.

5动状态下的采样不足64倍的情况下也是如此。此动场。

0

5外，我们的方法不依赖于采样模式、解剖变异和MRI•我们提出了一种新颖的粗到细扩散模型，并表明

2扫描协议，只要在每个运动状态下能够采到一些低频通过首先去噪低频空间系数，它为MRI重建

:

v

i分量即可。和配准提供了更好的噪声调度。

x

rIndexTerms—磁共振成像，非刚性，运动校正，•我们的方法可以推广到任意空间的采样模式，

a

扩散，粗到细且不需要重新训练模型，只要在每个运动状态下

都对空间的一些低频分量进行采样即可。

1.介绍•虽然我们的方法是用于校正非刚性运动，但它也

可以校正与最先进的技术相当的刚性运动。

MRI产生高诊断价值的图像，但扫描时间非常慢，

我们展示了我们的算法在复杂回顾性模拟运动以及心

经常导致重建图像中出现运动伪影。虽然压缩感知方

脏MRI扫描中的前瞻性运动破坏上的有效性。

法[1,2]可以加速扫描时间，但在扫描儿童或具有非

自主运动的解剖结构（如心脏、肠道或肺部）时，仍

1.1.相关工作

可能发生非刚性运动。

图像配准方法可以通过将其建模为位移场来校正几种方法被提出用于利用深度学习进行MRI重

运动。传统方法涉及使用B样条或带有正则化的矢量建中的非刚性运动校正[6]。这些方法通常涉及模拟变

场拟合该场，以确保拟合的位移场[3,4]具有平滑性、形场