Newest papers

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

Vietnamese

Iterative MRI reconstructors sản xuất ước tính trung gian trước khi trả về một hình ảnh cuối cùng. Chúng tôi nghiên cứu các quỹ đạo suy luận này như là một đại diện mô hình nội bộ của rủi ro tái tạo được thực hiện, được đo bằng log-NMSE. Các trạng thái bản địa mô hình được chiếu đến hình ảnh quy mô, tóm tắt bởi một mô tả 16 chiều cố định, và được lập bản đồ để rủi ro bằng cách sử dụng một bài đọc rìu được đào tạo bởi nguồn. Phân tích điều kiện cho thấy thông tin quỹ đạo có thể vẫn còn liên quan đến lỗi bên ngoài một dự đoán ban đầu duy nhất. Afix tiền tố phân tích thêm cho thấy rằng thông tin quỹ đạo hữu ích có thể xuất hiện trước khi hoàn thành việc tái tạo. Các trường hợp tái tạo được bảo tồn liên kết tích cực và chuyển đổi ngược. Phân tích

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.

Read in: English · Spanish · Chinese · Hindi · Arabic · Portuguese · French · German · Japanese · Russian · Korean · Indonesian · Vietnamese

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

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