論文の概要: Unsupervised CT Metal Artifact Reduction by Plugging Diffusion Priors in Dual Domains

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.16742v2
• Date: Fri, 5 Jan 2024 06:47:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-08 18:02:26.851492
• Title: Unsupervised CT Metal Artifact Reduction by Plugging Diffusion Priors in Dual Domains
• Title（参考訳）: 二重領域における拡散前処理による非教師付きCT金属アーチファクトの低減
• Authors: Xuan Liu, Yaoqin Xie, Songhui Diao, Shan Tan, and Xiaokun Liang
• Abstract要約: 金属インプラントはしばしばCT画像の破壊的なアーティファクトを引き起こし、正確な診断を妨げる。 金属加工品(MAR)を減らすための教師付き深層学習に基づくいくつかのアプローチが提案されている。 本稿では,データ分布を表す高容量な生成モデルである拡散モデルに基づく教師なしMAR手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.40564813751161
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: During the process of computed tomography (CT), metallic implants often cause disruptive artifacts in the reconstructed images, impeding accurate diagnosis. Several supervised deep learning-based approaches have been proposed for reducing metal artifacts (MAR). However, these methods heavily rely on training with simulated data, as obtaining paired metal artifact CT and clean CT data in clinical settings is challenging. This limitation can lead to decreased performance when applying these methods in clinical practice. Existing unsupervised MAR methods, whether based on learning or not, typically operate within a single domain, either in the image domain or the sinogram domain. In this paper, we propose an unsupervised MAR method based on the diffusion model, a generative model with a high capacity to represent data distributions. Specifically, we first train a diffusion model using CT images without metal artifacts. Subsequently, we iteratively utilize the priors embedded within the pre-trained diffusion model in both the sinogram and image domains to restore the degraded portions caused by metal artifacts. This dual-domain processing empowers our approach to outperform existing unsupervised MAR methods, including another MAR method based on the diffusion model, which we have qualitatively and quantitatively validated using synthetic datasets. Moreover, our method demonstrates superior visual results compared to both supervised and unsupervised methods on clinical datasets.
• Abstract（参考訳）: CT(Computed tomography)の過程において、金属インプラントはしばしば再構成画像に破壊的なアーティファクトを引き起こし、正確な診断を妨げる。 金属アーティファクト(MAR)を減らすための教師付きディープラーニングベースのアプローチがいくつか提案されている。 しかし、これらの手法は、臨床現場で一対の金属アーティファクトctとクリーンctデータを得ることが困難であるため、シミュレーションデータによるトレーニングに大きく依存している。 この制限は、臨床にこれらの方法を適用する際のパフォーマンスを低下させる可能性がある。 既存の教師なしのMARメソッドは、学習するかどうかに関わらず、通常、イメージドメインまたはシングラムドメインのいずれかで単一のドメイン内で動作する。 本稿では,データ分布を表現する能力の高い生成モデルである拡散モデルに基づく教師なしmar法を提案する。 具体的には,金属加工品を使わずにCT画像を用いて拡散モデルを訓練する。 次に,事前学習した拡散モデルに埋め込まれたプリエントをシンノグラムと画像領域の両方で反復的に活用し,金属アーティファクトによる劣化部分の復元を行う。 このデュアルドメイン処理により、我々は既存の教師なしmarメソッドよりも優れており、また拡散モデルに基づく他のmarメソッドは、合成データセットを用いて定性的かつ定量的に検証されている。 さらに, 臨床データを用いた教師なし, 教師なしの方法と比較して, 視覚的に優れた結果を示した。

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