小视频做网站怎么赚钱,百度实名认证,软件公司做网站,商城网站平台Diffusion Mamba#xff1a;用于CT到MRI转换的Mamba扩散模型 提出背景拆解左侧#xff1a;整体框架中间#xff1a;Mamba块的细节右侧#xff1a;螺旋扫描的细节 提出背景
论文#xff1a;https://arxiv.org/pdf/2406.15910
代码#xff1a;https://github.com/wongzbb… Diffusion Mamba用于CT到MRI转换的Mamba扩散模型 提出背景拆解左侧整体框架中间Mamba块的细节右侧螺旋扫描的细节 提出背景
论文https://arxiv.org/pdf/2406.15910
代码https://github.com/wongzbb/DiffMa-Diffusion-Mamba
使用图像生成模型尤其是扩散模型和生成对抗网络GANs将计算机断层扫描CT图像转换为磁共振成像MRI图像的可能性。
这种转换尝试在不增加额外成本的情况下扩展诊断检查的范围。CT成像在成本效益和速度方面表现优异尤其适用于骨骼和钙化组织但在软组织的成像上存在限制而MRI则提供了更高清晰度的软组织图像但成本和时间上的需求较高。
Mamba模型作为一种在SSMs中引入时变参数以提高并行处理效率的技术已经被扩展应用到视觉和医学图像生成中。
这项技术特别适合处理大规模和高维度数据但在处理图像数据时直接应用Mamba可能会影响图像的空间完整性。因此引入了新的扫描技术如螺旋扫描模块以保持图像结构的连续性和完整性。
此外这项研究还提出了通过视觉嵌入器预训练和跨序列监督来优化重要区域的权重分配从而更精确地重建MRI图像。
通过这种方法研究人员能够在保持参数数量不变的情况下比传统的基于CNNs和ViTs的方法取得更好的性能。
拆解
扩散模型架构Diffusion Mamba简称DiffMa该模型专为MRI图像的扩散模型训练而设计。 这张图描绘了Diffusion MambaDiffMa框架的结构细节特别强调了用于MRI图像生成的扩散模型的各个组件和工作流程。
左侧整体框架
嵌入层首先噪声潜在MRI图像通过嵌入层进行处理这一层处理输入的图像将其分解成多个块并且为每个块添加条件标签如m、c、t等。Mamba块序列这些输入块随后被一系列Mamba块处理这些块通过长跳连接和线性处理层次地处理这些数据。重排和线性层处理后的数据被重新排列并通过线性层进行进一步的处理最终生成预测的噪声图像。
中间Mamba块的细节
条件处理输入令牌被带有条件信息的多层感知机MLP处理这有助于模型根据给定的医学条件进行更精确的生成。螺旋扫描采用螺旋扫描技术来处理输入数据此技术通过对数据进行螺旋形扫描来强调结构信息增强生成图像的质量。层标准化和比例变换在螺旋扫描后数据通过层标准化进行标准化并进行必要的比例和位移调整。
右侧螺旋扫描的细节
前向扫描和1D卷积展示了螺旋扫描内部的细节包括前向扫描和1D卷积层这有助于处理和识别图像序列中的关键特征。层标准化最后通过层标准化确保数据的一致性和标准化。
这个图形展示了DiffMa模型在处理医学图像尤其是MRI图像时的复杂性和多层次处理结构突出了在模型中使用的先进技术如螺旋扫描和条件化的多层感知机。
这种结构旨在提高生成图像的精确度和相关性特别是在处理具有复杂内部结构的医学图像时。
DiffMa使用视觉Mamba处理图像块序列。
特别关注螺旋扫描和跨序列注意力两个组件。
子解法1使用螺旋扫描模块 功能在处理图像块时保持空间连续性。原因传统的扫描模式可能无法有效考虑空间连续性螺旋扫描可以通过特定的排序模式保持图像块之间的结构关系从而保持空间信息的完整性。 这张图显示了2D图像螺旋扫描的八种不同模式。
每个模式包括两种方向的扫描方式这些模式在处理图像数据时被用来以不同的顺序遍历图像的像素或区块。
图中每种扫描方式的详细说明如下 左上至右下两行四列的图表展示了螺旋形扫描的不同方式。 第一行从左到右显示了螺旋向内和向外的顺时针方向。第二行从左到右显示了逆时针方向的螺旋向内和向外。 每种模式的用途 顺时针和逆时针螺旋两种基本方向顺时针通常用于常规的数据扫描而逆时针则可能用于特殊情况或提供不同的数据视角。向内和向外螺旋可以从外围向中心移动或者从中心向外扩展这两种方式可以根据数据的特性和需要突出的图像区域来选择使用。 实际应用 每个块在处理图像时选择其中一个扫描模式这有助于模型更好地理解和解析图像的结构和空间关系。不同的螺旋扫描模式可以用来强调图像的不同特性例如从外向内的扫描可能更关注中心特征而从内向外的扫描则可能更注重边缘特征。
这些螺旋扫描模式为图像分析提供了灵活的方法使得图像处理模型能够根据不同的应用场景选择最合适的数据遍历方式从而优化性能和结果。
通过这样的技术可以在保留关键结构信息的同时增加处理图像数据的维度和深度。 子解法2采用跨序列注意力机制 功能增强模型对于不同图像块序列中的细微差异的识别能力。原因在扩散模型中理解和利用图像块间的关系对于生成高质量的MRI图像至关重要。跨序列注意力通过对CT图像块生成的软掩模和嵌入进行处理使模型能够更加精确地关注图像中的关键区域。 子解法3利用变分自编码器VAE生成噪声潜在空间表示 功能为MRI图像提供一个初始的噪声潜在空间表示作为DiffMa模型的输入。原因噪声潜在空间表示可以模拟实际MRI图像在成像过程中可能出现的随机变异为模型训练提供更加真实的数据基础。 子解法4使用视觉编码器和视觉嵌入器对CT图像进行处理 功能将CT图像转换为适合模型处理的嵌入向量。原因通过专门的视觉编码器如BioMedCLIP和预训练的视觉嵌入器处理CT图像可以精确地捕捉CT图像与MRI图像之间的差异为后续的扩散过程提供关键信息。 这张图展示了视觉嵌入器Vision Embedder的框架这是用于处理CT图像数据的神经网络架构旨在生成图像嵌入和软掩膜以供进一步的图像处理和分析使用。 潜在CT 原始的CT图像数据作为输入显示在图像左下角。 卷积层和展平Conv2d Flatten 图像数据首先经过二维卷积层Conv2d处理这有助于提取图像的空间特征。卷积后的数据通过展平操作转换成一维数组以便进行进一步处理。 池化层MaxPool2d AvgPool2d 使用最大池化MaxPool2d和平均池化AvgPool2d技术对卷积后的特征进行下采样这有助于减少计算量并保留关键信息。 多层感知机MLP 池化后的数据送入多层感知机MLPMLP能够进一步处理数据学习更高级的特征表示。 标准化层和加权组合Layer Norm, ⊗ σ 在数据进入MLP之前先经过层标准化Layer Norm保证数据在不同的批次间具有相同的分布。数据通过一个特殊的操作⊗ σ可能表示了一个加权或标准化步骤用于调整和优化特征权重。 输出CT嵌入和软掩膜CT Embeddings Soft Masks 最终生成的CT嵌入和软掩膜被输出。CT嵌入为后续处理提供了密集的特征表示而软掩膜可能用于指导或优化图像生成过程中的注意力机制。
