論文の概要: Ultrasound Image Reconstruction with Denoising Diffusion Restoration Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.15990v1
• Date: Sat, 29 Jul 2023 14:01:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-01 18:14:26.142342
• Title: Ultrasound Image Reconstruction with Denoising Diffusion Restoration Models
• Title（参考訳）: 拡散復元モデルを用いた超音波画像再構成
• Authors: Yuxin Zhang, Cl\'ement Huneau, J\'er\^ome Idier, Diana Mateus
• Abstract要約: 本稿では,超音波逆問題モデルDRUSとWDRUSに対するDDRMの2つの適応性を提案する。 合成およびPICMUSデータを用いた実験により, 単平面波を用いて, DASや最先端手法に匹敵する画質が得られることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.595675084986131
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Ultrasound image reconstruction can be approximately cast as a linear inverse problem that has traditionally been solved with penalized optimization using the $l_1$ or $l_2$ norm, or wavelet-based terms. However, such regularization functions often struggle to balance the sparsity and the smoothness. A promising alternative is using learned priors to make the prior knowledge closer to reality. In this paper, we rely on learned priors under the framework of Denoising Diffusion Restoration Models (DDRM), initially conceived for restoration tasks with natural images. We propose and test two adaptions of DDRM to ultrasound inverse problem models, DRUS and WDRUS. Our experiments on synthetic and PICMUS data show that from a single plane wave our method can achieve image quality comparable to or better than DAS and state-of-the-art methods. The code is available at: https://github.com/Yuxin-Zhang-Jasmine/DRUS-v1.
• Abstract（参考訳）: 超音波画像再構成は、伝統的に$l_1$または$l_2$ノルムを用いてペナルティ化最適化によって解決された線形逆問題やウェーブレットに基づく用語として、おおむねキャストされる。 しかし、そのような正規化関数は、しばしばスパーシリティと滑らかさのバランスをとるのに苦労する。 有望な代替手段は、学習前の知識を現実に近づけることである。 本稿では,DDRM(Denoising Diffusion Restoration Models, 拡散回復モデル)の枠組みを基礎として, 自然画像を用いた回復タスクを考案した。 本稿では,超音波逆問題モデルDRUSとWDRUSに対するDDRMの2つの適応性を提案する。 合成およびPICMUSデータを用いた実験により, 単平面波を用いて, DASや最先端手法に匹敵する画質が得られることが示された。 コードはhttps://github.com/yuxin-zhang-jasmine/drus-v1で入手できる。

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