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MRI Reconstruction Risk Estimation from Inference Dynamics

Tamir Shor, Alex Bronstein · 2026 · arXiv (Cornell University)

DOI: 10.48550/arxiv.2610.26558 · cited by 0 works (OpenAlex) · open-access PDF

French

Les reconstructeurs d'IRM itératifs produisent des estimations intermédiaires avant de retourner une image finale. Nous étudions ces trajectoires d'inférence en tant que représentation modélisée interne du risque de reconstruction réalisée, mesurée par log-NMSE. Les états natifs du modèle sont projetés à des images de magnitude, résumés par un décripteur fixe de 16 dimensions, et cartographiés au risque en utilisant une lecture de ridge formée par la source. Les analyses conditionnelles montrent que l'information de trajectoire peut rester associée à une erreur au-delà d'un prédicteur d'initiation-only. L'analyse préalable d'Afix montre que les informations de trajectoire utiles peuvent émerger avant la reconstruction

Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.

Abstract

Iterative MRI reconstructors produce intermediate estimates before returning a final image. We study these inference trajectories as a model-internal representation of realized reconstruction risk, measured by log-NMSE. Model-native states are projected to magnitude images, summarized by a fixed 16-dimensional descriptor, and mapped to risk using a source-trained ridge readout. Across three reconstruction backbones, trajectory features are strongly predictive of reconstruction risk on held-out source data. Under zero-shot target shift, their behavior is backbone-dependent, exhibiting both preserved positive association and readout reversal. Conditional analyses show that trajectory information can remain associated with error beyond an initialization-only predictor. A prefix analysis further shows that useful trajectory information can emerge before reconstruction completes. Repeated-mask and low-shot calibration studies indicate that trajectories primarily encode persistent case difficulty, while their orientation and calibration can change under domain shift.

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Topics: Trajectory, Inference, Computer science, Calibration, Artificial intelligence, Iterative reconstruction

Sources: OpenAlex (CC0), arXiv, Crossref. Agent Exchange