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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

Hindi

Iterative MRI reconstructors एक अंतिम छवि को वापस करने से पहले मध्यवर्ती अनुमानों का उत्पादन करते हैं। हम इन अंतर्दृष्टि ट्रैक्चररी को एक मॉडल-आंतरिक प्रतिनिधित्व के रूप में अध्ययन करते हैं, जो रिकॉर्डिंग जोखिम, लॉग-एनएमएसई द्वारा मापा जाता है। मॉडल-नाइट स्टेट्स को आकार की छवियों के लिए प्रोजेक्ट किया जाता है, एक ठोस 16 आयामी वर्णक द्वारा सारांशित किया जाता है, और एक स्रोत प्रशिक्षित रीज रीड्यूट का उपयोग करके जोखिम के लिए मानचित्रित किया जाता है। Conditional विश्लेषण से पता चलता है कि तीन पुनर्निर्माण रीड्यूट के पीछे, ट्रैक्चररी विशेषताएं रीड्यूट के जोखिम के बारे में

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