論文の概要: Deep Ultrasound Denoising Using Diffusion Probabilistic Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.07440v1
• Date: Mon, 12 Jun 2023 21:53:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-14 15:38:09.045868
• Title: Deep Ultrasound Denoising Using Diffusion Probabilistic Models
• Title（参考訳）: 拡散確率モデルを用いた深部超音波Denoising
• Authors: Hojat Asgariandehkordi, Sobhan Goudarzi, Adrian Basarab, Hassan Rivaz
• Abstract要約: 従来のデノナイジング法は、しばしばスペックルを除去するが、これは放射線科医や定量的な超音波検査にも有用である。 本稿では,近年のDenoising Diffusion Probabilistic Models (DDPM) に基づく手法を提案する。 スペックルテクスチャを保ちながらノイズを除去し、画像品質を反復的に向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.828784149537374
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Ultrasound images are widespread in medical diagnosis for musculoskeletal, cardiac, and obstetrical imaging due to the efficiency and non-invasiveness of the acquisition methodology. However, the acquired images are degraded by acoustic (e.g. reverberation and clutter) and electronic sources of noise. To improve the Peak Signal to Noise Ratio (PSNR) of the images, previous denoising methods often remove the speckles, which could be informative for radiologists and also for quantitative ultrasound. Herein, a method based on the recent Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPM) is proposed. It iteratively enhances the image quality by eliminating the noise while preserving the speckle texture. It is worth noting that the proposed method is trained in a completely unsupervised manner, and no annotated data is required. The experimental blind test results show that our method outperforms the previous nonlocal means denoising methods in terms of PSNR and Generalized Contrast to Noise Ratio (GCNR) while preserving speckles.
• Abstract（参考訳）: 超音波画像は, 筋骨格, 心臓, 産科的画像診断において, 取得法の有効性と非侵襲性から広く用いられている。 しかし、取得した画像は音響的(残響や乱れなど)とノイズの電子的源によって劣化する。 画像のピーク信号とノイズ比(psnr)を改善するため、従来、ノイズ除去法はスペックルを除去することが多かった。 本稿では,近年のDenoising Diffusion Probabilistic Models (DDPM) に基づく手法を提案する。 スペックルテクスチャを保ちながらノイズを除去し、画像品質を反復的に向上させる。 提案手法は完全に教師なしの方法で訓練されており,注釈付きデータは不要である点に注意が必要である。 実験によるブラインドテストの結果,本手法は,スペックルを保ちながら,PSNRおよびGCNR(Generalized Contrast to Noise Ratio)の観点から,従来の非局所的手法よりも優れていた。

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