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Traduire rapidement des contrastes IRM entre champs
Latent Bridge Matching transforme plusieurs contrastes IRM cérébraux vers une modalité et un champ cible en une seule étape d'inférence.
Changer de champ sans nouvelles acquisitions
Les contrastes IRM d'un même cerveau peuvent être acquis à des champs et modalités différents. Produire une image cible à partir de trois contrastes sources peut aider à comparer les structures, mais une méthode lente ou instable limite son utilité dans un workflow clinique.
Un pont dans les latents
Siddharth Srivastava et Till Bretschneider encodent T1, T2 et T2-FLAIR dans un espace latent partagé. Un modèle de bridge conditionné par le champ et la modalité cible apprend le déplacement entre source et cible. À l'inférence, le pont est initialisé à l'état source et intégré en un nombre réduit d'étapes, puis le VAE décode le volume produit.
Qualité et vitesse rapportées
Sur les trois tâches de validation MRIxFields2026, les métriques rapportées sont SSIM 0,914, 0,885 et 0,902 ; les nRMSE sont respectivement 0,289, 0,202 et 0,230. Le meilleur modèle d'ablation atteint SSIM 0,9269 en une étape d'inférence. Générer selon les trois orientations puis moyenner améliore le nRMSE, mais triple le temps d'inférence par volume.
Limites et statut de la source
La génération indépendante des coupes axiales peut créer des bandes et une incohérence inter-coupes. Les résultats reposent sur un jeu de volontaires et des tâches de challenge ; ils ne remplacent pas une validation externe, radiologique ou clinique. Le document est un preprint ArXiv.
Sources
Siddharth Srivastava et Till Bretschneider, « Fast Cross-Strength Multi-Contrast Brain MRI Translation using Latent Bridge Matching », ArXiv 2609.20341v1 : résumé et preprint, PDF.