D-MOD用后验众数加速MRI重建
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D-MOD用后验众数加速MRI重建
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AI 综述
Md Kawsar Ahmed 与 Mathews Jacob 提出 D-MOD，一种直接给出后验众数、而非随机后验采样的扩散模型 MRI 重建算法，目的是避开多次采样取平均带来的高计算成本。 在 fastMRI 脑部 T1、T2、FLAIR 数据上，单次 D-MOD 重建的 PSNR 高于 DPS、DAPS 和 SNORE-P 用 10 个样本做有限 MMSE 估计的结果；与最强基线 DiffPIR、DDS 相比，差距不超过 0.31 dB。
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最新进展10月30日 12:00
D-MOD：面向加速 MRI 的扩散模型后验众数估计算法报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月30日
- arXiv · cs.LGD-MOD：面向加速 MRI 的扩散模型后验众数估计算法
D-MOD 是一种快速扩散模型重建算法，直接给出后验众数而非随机后验采样，避免多次采样平均的高计算成本。在 fastMRI 脑部 T1、T2、FLAIR 数据上，单次 D-MOD 重建的 PSNR 超过 DPS、DAPS 和 SNORE-P 的 10 样本有限 MMSE 估计，与最强基线 DiffPIR、DDS 相差不超过 0.31 dB。
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