Prostate MRI Super-Resolution using Discrete Residual Diffusion Model
Notice bibliographique
Résumé
Prostate cancer (PCa) is one of the most common malignant tumors. High-resolution magnetic resonance imaging (HR MRI) is an effective tool for diagnosing PCa, but it requires patients to remain immobile for extended periods, increasing chances of image distortion due to motion. One solution is to utilize super-resolution (SR) techniques to create a higher-resolution MRI. However, existing medical SR models suffer from issues such as excessive smoothness and mode collapse. In this paper, we propose a novel generative model avoiding the problems, called Prostate MRI Super-Resolution using Discrete Residual Diffusion Model (DR-DM). First, the forward process of DR-DM gradually disrupts the input via a fixed Markov chain, producing a sequence of latent variables. The backward process optimizes a variant of the variational lower bound, training diffusion models effectively address the mode collapse. Second, to focus DR-DM on recovering high-frequency details, we synthesize residual images instead of synthesizing HR MRI directly. The residual image represents the difference between the HR and LR up-sampled MR image, and we convert residual image into discrete image tokens with a shorter sequence length by a vector quantized variational autoencoder (VQ-VAE), which reduced the computational complexity. Third, transformer architecture is integrated to model the relationship between LR MRI and residual image, which can capture the long-range dependencies between LR MRI and the synthesized imaging, thereby improving the fidelity of the reconstructed images. Our experiments on the Prostate-Diagnosis and PROSTATEx datasets demonstrate that the DR-DM model significantly improves image quality, resulting in greater clarity and improved diagnostic accuracy for patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».