通过源至目标模态丢失图像的插图可以促进医学成像中的下游任务。合成目标图像的普遍方法涉及通过生成对抗网络(GAN)的单发映射。然而,隐式表征图像分布的GAN模型可能会受到样本保真度和多样性的有限。在这里,我们提出了一种基于对抗扩散建模Syndiff的新方法,以提高医学图像合成的可靠性。为了捕获图像分布的直接相关性,Syndiff利用条件扩散过程逐步将噪声和源图像映射到目标图像上。对于推断期间的快速准确图像采样,大扩散步骤与反向扩散方向的对抗投影结合在一起。为了对未配对的数据集进行培训,设计了一个循环一致的体系结构,并使用两个耦合的扩散过程,以合成给定源的目标和给定的目标。报告了有关联合竞争性GAN和扩散模型在多对比度MRI和MRI-CT翻译中的效用的广泛评估。我们的示威表明,Syndiff在定性和定量上都可以针对竞争基线提供出色的性能。
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深度MRI重建通常是使用有条件的模型进行的,该模型将其映射到完全采样的数据作为输出中。有条件的模型在加速成像运算符的知识下执行了脱氧,因此在操作员的域转移下,它们概括了很差。无条件模型是一种强大的替代方法,相反,它可以学习生成图像先验,以提高针对领域转移的可靠性。鉴于它们的高度代表性多样性和样本质量,最近的扩散模型特别有希望。然而,事先通过静态图像进行预测会导致次优性能。在这里,我们提出了一种基于适应性扩散的新型MRI重建Adadiff。为了启用有效的图像采样,引入了一个可以使用大扩散步骤的对抗映射器。使用受过训练的先验进行两阶段的重建:一个快速扩散阶段,产生初始重建阶段,以及一个适应阶段,其中更新扩散先验以最大程度地减少获得的K空间数据的重建损失。关于多对比的大脑MRI的演示清楚地表明,Adadiff在跨域任务中的竞争模型以及域内任务中的卓越或PAR性能方面取得了出色的性能。
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