論文の概要: CoreDiff: Contextual Error-Modulated Generalized Diffusion Model for Low-Dose CT Denoising and Generalization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.01814v2
• Date: Fri, 6 Oct 2023 12:57:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-13 13:56:54.554503
• Title: CoreDiff: Contextual Error-Modulated Generalized Diffusion Model for Low-Dose CT Denoising and Generalization
• Title（参考訳）: CoreDiff:低線量CTにおける文脈誤差変調一般化拡散モデル
• Authors: Qi Gao, Zilong Li, Junping Zhang, Yi Zhang, Hongming Shan
• Abstract要約: 低線量CT(LDCT)画像は光子飢餓と電子ノイズによりノイズやアーティファクトに悩まされる。 本稿では,低用量CT (LDCT) 用新しいCOntextual eRror-modulated gEneralized Diffusion Model(CoreDiff)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.64072751889151
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Low-dose computed tomography (CT) images suffer from noise and artifacts due to photon starvation and electronic noise. Recently, some works have attempted to use diffusion models to address the over-smoothness and training instability encountered by previous deep-learning-based denoising models. However, diffusion models suffer from long inference times due to the large number of sampling steps involved. Very recently, cold diffusion model generalizes classical diffusion models and has greater flexibility. Inspired by the cold diffusion, this paper presents a novel COntextual eRror-modulated gEneralized Diffusion model for low-dose CT (LDCT) denoising, termed CoreDiff. First, CoreDiff utilizes LDCT images to displace the random Gaussian noise and employs a novel mean-preserving degradation operator to mimic the physical process of CT degradation, significantly reducing sampling steps thanks to the informative LDCT images as the starting point of the sampling process. Second, to alleviate the error accumulation problem caused by the imperfect restoration operator in the sampling process, we propose a novel ContextuaL Error-modulAted Restoration Network (CLEAR-Net), which can leverage contextual information to constrain the sampling process from structural distortion and modulate time step embedding features for better alignment with the input at the next time step. Third, to rapidly generalize to a new, unseen dose level with as few resources as possible, we devise a one-shot learning framework to make CoreDiff generalize faster and better using only a single LDCT image (un)paired with NDCT. Extensive experimental results on two datasets demonstrate that our CoreDiff outperforms competing methods in denoising and generalization performance, with a clinically acceptable inference time. Source code is made available at https://github.com/qgao21/CoreDiff.
• Abstract（参考訳）: 低線量CT画像は光子飢餓と電子ノイズによりノイズやアーティファクトに悩まされる。 近年, 拡散モデルを用いて, 従来の深層学習モデルで発生する過度な滑らかさとトレーニング不安定性に対処しようとする研究がある。 しかし, 拡散モデルでは, 多数のサンプリングステップが伴うため, 長い推定時間に苦しむ。 直近では、冷拡散モデルは古典拡散モデルを一般化し、より柔軟性を持つ。 コールド拡散にインスパイアされた本論文では,CoreDiffと呼ばれる低用量CT(LDCT)のための新しいCOntextual eRror-modulated gEneralized Diffusionモデルを提案する。 第一に、CoreDiffはLDCT画像を用いてランダムなガウスノイズを除去し、新しい平均保存劣化演算子を用いてCT劣化の物理過程を模倣し、情報的LDCT画像がサンプリングプロセスの出発点となることによりサンプリングステップを大幅に削減する。 第2に, サンプリング過程における不完全な復元操作によるエラー蓄積問題を軽減するために, コンテキスト情報を利用してサンプリング過程を構造的歪みから制約し, 次のステップで入力とのアライメントを改善するための時間ステップ埋め込み特徴を変調する, 新たなコンテキスト誤り修正復元ネットワーク (clear-net) を提案する。 第三に、できるだけ少ないリソースで、新しい、目に見えない線量レベルに迅速に一般化するために、我々は、NDCTでペアリングされた単一のLDCT画像のみを使用して、CoreDiffをより速く、より良く一般化するためのワンショット学習フレームワークを考案した。 2つのデータセットの広範な実験結果から,我々のcorediffは,臨床的に許容される推論時間とともに,推論性能と一般化性能において競合する手法を上回っていることが判明した。 ソースコードはhttps://github.com/qgao21/corediffで入手できる。

関連論文リスト

• BlindDiff: Empowering Degradation Modelling in Diffusion Models for Blind Image Super-Resolution [52.47005445345593]
  BlindDiff は SISR のブラインド劣化に対処するための DM ベースのブラインドSR 手法である。 BlindDiffはMAPベースの最適化をDMにシームレスに統合する。 合成データセットと実世界のデータセットの両方の実験は、BlindDiffが最先端のパフォーマンスを達成することを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-15T11:21:34Z)
• TC-DiffRecon: Texture coordination MRI reconstruction method based on diffusion model and modified MF-UNet method [2.626378252978696]
  本稿では,T-DiffReconという名前の拡散モデルに基づくMRI再構成法を提案する。 また、モデルにより生成されたMRI画像の品質を高めるために、MF-UNetモジュールを組み込むことを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-17T13:09:00Z)
• Resfusion: Denoising Diffusion Probabilistic Models for Image Restoration Based on Prior Residual Noise [34.65659277870287]
  微分拡散モデルの研究は、画像復元の分野への応用を拡大した。 本稿では,残余項を拡散前進過程に組み込むフレームワークであるResfusionを提案する。 Resfusionは, ISTDデータセット, LOLデータセット, Raindropデータセットに対して, わずか5つのサンプリングステップで競合性能を示すことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-25T02:09:38Z)
• Latent Consistency Models: Synthesizing High-Resolution Images with Few-Step Inference [60.32804641276217]
  本稿では,LCM(Latent Consistency Models)を提案する。 高品質の768 x 768 24-step LCMは、トレーニングに32A100 GPU時間しかかからない。 また,画像データセットの微調整に適した新しいLCM法であるLCF(Latent Consistency Fine-tuning)についても紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-06T17:11:58Z)
• Gradpaint: Gradient-Guided Inpainting with Diffusion Models [71.47496445507862]
  Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPM) は近年,条件付きおよび非条件付き画像生成において顕著な成果を上げている。 我々はGradPaintを紹介し、グローバルな一貫性のあるイメージに向けて世代を操る。 我々は、様々なデータセットで訓練された拡散モデルによく適応し、現在最先端の教師付きおよび教師なしの手法を改善している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-18T09:36:24Z)
• PartDiff: Image Super-resolution with Partial Diffusion Models [3.8435187580887717]
  拡散確率モデル(DDPM)は,様々な画像生成タスクにおいて顕著な性能を達成している。 DDPMは、ランダムノイズから反復的にデノイングすることで、新しいデータを生成する。 しかし、拡散に基づく生成モデルは、多くのデノナイジングステップのために高い計算コストに悩まされる。 本稿では,部分拡散モデル (PartDiff) を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-21T22:11:23Z)
• ACDMSR: Accelerated Conditional Diffusion Models for Single Image Super-Resolution [84.73658185158222]
  本稿では,ACDMSRと呼ばれる拡散モデルに基づく超解像法を提案する。 提案手法は, 決定論的反復分解過程を通じて超解像を行うために, 標準拡散モデルに適応する。 提案手法は,低解像度画像に対してより視覚的に現実的な表現を生成し,現実的なシナリオにおけるその有効性を強調した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-03T06:49:04Z)
• Q-Diffusion: Quantizing Diffusion Models [52.978047249670276]
  ポストトレーニング量子化(PTQ)は、他のタスクに対するゴーツー圧縮法であると考えられている。 本稿では,一意なマルチステップパイプラインとモデルアーキテクチャに適した新しいPTQ手法を提案する。 提案手法は,完全精度の非条件拡散モデルを同等の性能を維持しつつ4ビットに定量化できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-08T19:38:59Z)
• DOLCE: A Model-Based Probabilistic Diffusion Framework for Limited-Angle CT Reconstruction [42.028139152832466]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-22T15:30:38Z)
• Unsupervised Denoising of Retinal OCT with Diffusion Probabilistic Model [0.2578242050187029]
  本稿では,信号の代わりにノイズから学習するための拡散確率モデルを提案する。 本手法は,簡単な作業パイプラインと少量のトレーニングデータを用いて,画像品質を著しく向上させることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-27T19:02:38Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。