論文の概要: DOLCE: A Model-Based Probabilistic Diffusion Framework for Limited-Angle
CT Reconstruction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.12340v1
- Date: Tue, 22 Nov 2022 15:30:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-23 19:14:21.177305
- Title: DOLCE: A Model-Based Probabilistic Diffusion Framework for Limited-Angle
CT Reconstruction
- Title(参考訳): 有限角度CT再構成のためのモデルベース確率拡散フレームワークDOLCE
- Authors: Jiaming Liu, Rushil Anirudh, Jayaraman J. Thiagarajan, Stewart He, K.
Aditya Mohan, Ulugbek S. Kamilov, Hyojin Kim
- Abstract要約: Limited-Angle Computed Tomography (LACT) は、セキュリティから医療まで様々な用途で使用される非破壊的評価技術である。
DOLCEは、条件付き拡散モデルを画像として用いた、LACTのための新しいディープモデルベースのフレームワークである。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 42.028139152832466
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Limited-Angle Computed Tomography (LACT) is a non-destructive evaluation
technique used in a variety of applications ranging from security to medicine.
The limited angle coverage in LACT is often a dominant source of severe
artifacts in the reconstructed images, making it a challenging inverse problem.
We present DOLCE, a new deep model-based framework for LACT that uses a
conditional diffusion model as an image prior. Diffusion models are a recent
class of deep generative models that are relatively easy to train due to their
implementation as image denoisers. DOLCE can form high-quality images from
severely under-sampled data by integrating data-consistency updates with the
sampling updates of a diffusion model, which is conditioned on the transformed
limited-angle data. We show through extensive experimentation on several
challenging real LACT datasets that, the same pre-trained DOLCE model achieves
the SOTA performance on drastically different types of images. Additionally, we
show that, unlike standard LACT reconstruction methods, DOLCE naturally enables
the quantification of the reconstruction uncertainty by generating multiple
samples consistent with the measured data.
- Abstract(参考訳): Limited-Angle Computed Tomography (LACT) は、セキュリティから医療まで様々な用途で使用される非破壊的評価技術である。
LACTの限られた角度のカバレッジは、しばしば再構成された画像における深刻なアーティファクトの主要な原因であり、難しい逆問題である。
DOLCEは、条件付き拡散モデルを画像として用いた、LACTのための新しいディープモデルベースのフレームワークである。
拡散モデルは、画像デノイザとしての実装のために比較的容易に訓練できる最近の深層生成モデルのクラスである。
DOLCEは、データ一貫性の更新と、変換された制限角データに条件付けされた拡散モデルのサンプリング更新を統合することで、厳しいアンダーサンプルデータから高品質な画像を生成することができる。
そこで本研究では,DOLCEモデルと同一の事前学習モデルを用いて,大規模に異なる種類の画像上でのSOTA性能を実証する実験を行った。
さらに,従来のLACT再構成法とは異なり,DOLCEは測定データと整合した複数のサンプルを生成することにより,復元の不確かさの定量化を可能にする。
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