q3-MuPa: Quick, Quiet, Quantitative Multi-Parametric MRI using Physics-Informed Diffusion Models

Thu, 30 Apr 2026 07:43:46 GMT

### 저자

Shishuai Wang, Florian Wiesinger, Noemi Sgambelluri, Carolin Pirkl, Stefan Klein, Juan A. Hernandez-Tamames, Dirk H. J. Poot

### 💡 개요

본 연구는 3D phyllotaxis 샘플링 방식과 zero echo time (ZTE)을 활용한 거의 무음의 다중 파라미터 MRI 영상 획득 기법인 MuPa-ZTE에 물리학 기반의 데이터 일관성 제약을 통합한 딥러닝 기반 확산 모델을 제안합니다. 이 방법을 통해 기존 대비 4배 가속된 MuPa-ZTE 스캔(약 1분 소요)으로부터도 고품질의 T1, T2, 양성자 밀도(proton density) 정량 맵을 높은 정확도와 향상된 구조적 세부 묘사로 생성할 수 있습니다.

### 🔑 시사점 및 한계

- MuPa-ZTE 기법과 물리학 정보 기반 확산 모델의 결합은 빠르고(Quick), 조용하며(Quiet), 정량적인(Quantitative) 다중 파라미터 MRI 맵핑 프레임워크(q3-MuPa)를 제공합니다.

- 합성 데이터로만 학습된 모델이 실제 스캔 데이터에도 우수한 일반화 성능을 보여, 대규모 실제 스캔 데이터셋 구축의 필요성을 줄였습니다.

- 제안된 방법은 노이즈 감소 및 구조적 세부 묘사 보존에 뛰어나 임상 적용 가능성이 높습니다.

- 향후 연구에서는 실제 임상 환경에서의 추가적인 검증과 다양한 뇌 질환에 대한 적용 가능성 탐구가 필요합니다.

[PDF 보기](https://arxiv.org/pdf/2512.23726)