物理学への回帰：SMS MRI 再構築のためのオペレータ指導型生成パス

arXiv:2602.07820v1 告知 タイプ: 新しい 要約: 平面方向のアンダースメープリングを併用した同時複数スライス (SMS) イメージングは高速度 MRI を可能にしつつも、強い結合された逆問題を引き起こし、スライス間の決定論的な干渉と k 空間データの欠如が生じます。多くの拡散ベースの再構築モデルは、高斯ノイズの腐敗を前提としており、SMS 物理学を取り込むために追加の一貫性ステップに依存していますが、これが SMS 取得におけるオペレータに支配される劣化と整合していない場合があります。本稿では、既知の取得オペレータを用いて劣化経路をモデル化し、決定論的な更新によりこの過程を逆転させるオペレータ指導型枠組みを提案します。この枠組み内では、目標スライスのコンテンツとスライス間の干渉を明示的に分離し、オペレータ整合型逆転のための構造化された劣化を予測するオペレータ条件付き二重ストリーム相互作用ネットワーク (OCDI-Net) を導入し、再構築を SMS スライス分離を踏襲した平面方向補完に続く二段階 chained 推論手順として実装します。fastMRI 脳データおよび前向きに取得された体内拡散 MRI データでの実験は、従来型および学習ベースの SMS 再構築と比較して、高忠実度とスライスリーキの減少を示したことを示しています。

arXiv:2602.07820v1 Announce Type: new Abstract: Simultaneous multi-slice (SMS) imaging with in-plane undersampling enables highly accelerated MRI but yields a strongly coupled inverse problem with deterministic inter-slice interference and missing k-space data. Most diffusion-based reconstructions are formulated around Gaussian-noise corruption and rely on additional consistency steps to incorporate SMS physics, which can be mismatched to the operator-governed degradations in SMS acquisition. We propose an operator-guided framework that models the degradation trajectory using known acquisition operators and inverts this process via deterministic updates. Within this framework, we introduce an operator-conditional dual-stream interaction network (OCDI-Net) that explicitly disentangles target-slice content from inter-slice interference and predicts structured degradations for operator-aligned inversion, and we instantiate reconstruction as a two-stage chained inference procedure that performs SMS slice separation followed by in-plane completion. Experiments on fastMRI brain data and prospectively acquired in vivo diffusion MRI data demonstrate improved fidelity and reduced slice leakage over conventional and learning-based SMS reconstructions.