Are Natural-Domain Foundation Models Effective for Accelerated Cardiac MRI Reconstruction?

📄 arXiv: 2604.22557v1 📥 PDF

作者: Anam Hashmi, Mayug Maniparambil, Julia Dietlmeier, Kathleen M. Curran, Noel E. O'Connor

分类: eess.IV, cs.CV, cs.LG

发布日期: 2026-04-24

备注: Accepted to CVPRW 2026

💡 一句话要点

探索自然域预训练模型在加速心脏MRI重建中的有效性

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 加速MRI重建 基础模型 图像先验 跨领域泛化 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有加速MRI重建方法在跨领域泛化能力上存在不足，尤其是在高加速因子和有限采样下。
  2. 论文提出利用预训练的自然域和生物医学领域基础模型作为图像先验，指导加速MRI重建过程。
  3. 实验表明，基础模型在跨领域重建中表现出更强的鲁棒性，尤其是在高加速因子下。

📝 摘要（中文）

大规模预训练的自然域基础模型已经变革了计算机视觉领域，在各种下游任务中实现了强大的性能。然而，它们在基于物理的反问题（如加速心脏MRI重建）中的潜力仍未被充分探索。本文研究了自然域基础模型是否可以作为加速心脏MRI重建的有效图像先验，并将获得的性能与领域特定的模型（如BiomedCLIP）进行比较。我们提出了一个展开的重建框架，该框架在每个级联中结合了预训练的、冻结的视觉编码器（如CLIP、DINOv2和BiomedCLIP）来指导重建过程。通过大量的实验，我们表明，虽然特定任务的最先进的重建模型（如E2E-VarNet）在标准同分布设置中实现了卓越的性能，但基于基础模型的方法仍然具有竞争力。更重要的是，在具有挑战性的跨域场景中（模型在心脏MRI上训练，并在解剖结构不同的膝盖和大脑数据集上评估），基础模型表现出更高的鲁棒性，尤其是在高加速因子和有限的低频采样下。我们进一步观察到，自然图像预训练模型（如CLIP）学习了高度可转移的结构表示，而领域特定的预训练（BiomedCLIP）在更不适定的情况下提供了适度的额外增益。总的来说，我们的结果表明，预训练的基础模型提供了一个有希望的可转移先验来源，从而提高了加速MRI重建的鲁棒性和泛化能力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决加速磁共振成像（MRI）重建问题，特别是在数据欠采样情况下如何提高重建质量和泛化能力。现有方法，如E2E-VarNet，在同分布数据上表现良好，但在跨领域数据或高加速因子下性能下降，缺乏鲁棒性。

核心思路：核心思路是利用大规模预训练的视觉基础模型（如CLIP、DINOv2和BiomedCLIP）作为图像先验，这些模型在大量自然图像或生物医学图像上学习了丰富的图像表示，可以帮助约束重建过程，提高重建质量和泛化能力。

技术框架：论文提出了一个展开的重建框架，该框架基于迭代的重建过程。每个迭代步骤（或级联）包含一个数据一致性层和一个图像先验层。数据一致性层确保重建结果与欠采样的k空间数据一致。图像先验层利用预训练的视觉编码器提取图像特征，并将其作为正则化项，引导重建过程。视觉编码器在训练过程中被冻结，只优化重建网络的参数。

关键创新：关键创新在于将自然域和生物医学领域的基础模型引入到加速MRI重建中，并探索了它们作为图像先验的有效性。与传统的基于手工特征或浅层学习的先验方法相比，基础模型能够学习更丰富的图像表示，从而提高重建质量和泛化能力。

关键设计：该框架的关键设计包括：1) 使用展开的重建框架，将重建过程分解为多个迭代步骤；2) 在每个迭代步骤中，使用预训练的视觉编码器提取图像特征，并将其作为正则化项；3) 冻结视觉编码器的参数，只优化重建网络的参数，以避免过拟合；4) 实验中比较了不同类型的视觉编码器（CLIP、DINOv2和BiomedCLIP）的性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，虽然E2E-VarNet在同分布数据上表现最佳，但基于基础模型的方法在跨领域数据上表现出更强的鲁棒性。在高加速因子下，基础模型能够显著提高重建质量。例如，在膝盖和大脑数据集上，使用CLIP作为先验的重建结果优于传统方法。此外，研究发现自然图像预训练模型（如CLIP）学习了高度可转移的结构表示。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于临床MRI扫描，通过减少扫描时间（即加速MRI）来提高患者舒适度和扫描效率。同时，利用基础模型的泛化能力，可以提高在不同解剖结构和扫描条件下的重建质量，从而辅助医生进行更准确的诊断。未来，该方法有望推广到其他医学成像领域，如CT和PET。

📄 摘要（原文）

The emergence of large-scale pretrained foundation models has transformed computer vision, enabling strong performance across diverse downstream tasks. However, their potential for physics-based inverse problems, such as accelerated cardiac MRI reconstruction, remains largely underexplored. In this work, we investigate whether natural-domain foundation models can serve as effective image priors for accelerated cardiac MRI reconstruction, and compare the performance obtained against domain-specific counterparts such as BiomedCLIP. We propose an unrolled reconstruction framework that incorporates pretrained, frozen visual encoders, such as CLIP, DINOv2, and BiomedCLIP, within each cascade to guide the reconstruction process. Through extensive experiments, we show that while task-specific state-of-the-art reconstruction models such as E2E-VarNet achieve superior performance in standard in-distribution settings, foundation-model-based approaches remain competitive. More importantly, in challenging cross-domain scenarios, where models are trained on cardiac MRI and evaluated on anatomically distinct knee and brain datasets--foundation models exhibit improved robustness, particularly under high acceleration factors and limited low-frequency sampling. We further observe that natural-image-pretrained models, such as CLIP, learn highly transferable structural representations, while domain-specific pretraining (BiomedCLIP) provides modest additional gains in more ill-posed regimes. Overall, our results suggest that pretrained foundation models offer a promising source of transferable priors, enabling improved robustness and generalization in accelerated MRI reconstruction.