信頼性ある選択的生成へ：超低磁場から高磁場MRI合成のための信頼性ガイド付き拡散

低磁場から高磁場へのMRI合成は、ハードウェアと取得制約の下で画像品質を向上させる費用対効果の高い戦略として浮上しており、特に高磁場スキャナーへのアクセスが制限されている、または現実的でない状況で有効です。拡散モデルの最近の進歩にもかかわらず、拡散ベースのアプローチは微細なディテールの回復と構造的忠実度のバランスを取るのにしばしば苦労します。特に、解剖学的に曖昧な領域での高解像度ディテールの制御不能な生成は、偽のエッジや人工的な質感変化といった解剖学的に一貫性のないパターンを導入する可能性があります。これらのアーティファクトは下流の定量分析に偏りを生じさせる可能性があります。例えば、組織境界の不正確な境界決定や体積推定の誤りを引き起こし、最終的には合成画像に対する臨床的信頼を低下させる可能性があります。これらの制限は、視覚的に正確であるだけでなく、空間的にも信頼性が高く解剖学的に一貫した生成モデルの必要性を強調します。この問題に対処するため、サンプリングと生成後段階の両方で合成の頑健性を向上させる信頼性を意識した拡散フレームワーク（ReDiff）を提案します。具体的には、ノイズ除去過程で不安定な応答を抑制する信頼性ガイド付きサンプリング戦略を導入し、最終予測の信頼性を高める不確実性を考慮した複数候補選択スキームを開発します。複数センターのMRIデータセットを用いた実験は、最先端手法と比較して構造的忠実度の改善とアーティファクトの削減を示しています。