論文の概要: PFCM: Poisson flow consistency models for low-dose CT image denoising

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.08159v2
• Date: Mon, 24 Feb 2025 12:57:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-25 22:36:55.216074
• Title: PFCM: Poisson flow consistency models for low-dose CT image denoising
• Title（参考訳）: PFCM:低線量CT画像のポアソン流の整合性モデル
• Authors: Dennis Hein, Grant Stevens, Adam Wang, Ge Wang,
• Abstract要約: PFCMは,PFGM++のロバスト性と一貫性モデルの効率的な単一ステップサンプリングを組み合わせた,深層生成モデルの新たなファミリーである。 我々は, PFCM を低用量CT画像復調作業に応用するために, 生成過程をハイジャックするタスク種別サンプリング装置を用いて活用する。 その結果, LPIPS, SSIM, PSNRを用いて, マヨ低線量CTデータセット上で優れた性能を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3153763098433258
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: X-ray computed tomography (CT) is widely used for medical diagnosis and treatment planning; however, concerns about ionizing radiation exposure drive efforts to optimize image quality at lower doses. This study introduces Poisson Flow Consistency Models (PFCM), a novel family of deep generative models that combines the robustness of PFGM++ with the efficient single-step sampling of consistency models. PFCM are derived by generalizing consistency distillation to PFGM++ through a change-of-variables and an updated noise distribution. As a distilled version of PFGM++, PFCM inherit the ability to trade off robustness for rigidity via the hyperparameter $D \in (0,\infty)$. A fact that we exploit to adapt this novel generative model for the task of low-dose CT image denoising, via a ``task-specific'' sampler that ``hijacks'' the generative process by replacing an intermediate state with the low-dose CT image. While this ``hijacking'' introduces a severe mismatch -- the noise characteristics of low-dose CT images are different from that of intermediate states in the Poisson flow process -- we show that the inherent robustness of PFCM at small $D$ effectively mitigates this issue. The resulting sampler achieves excellent performance in terms of LPIPS, SSIM, and PSNR on the Mayo low-dose CT dataset. By contrast, an analogous sampler based on standard consistency models is found to be significantly less robust under the same conditions, highlighting the importance of a tunable $D$ afforded by our novel framework. To highlight generalizability, we show effective denoising of clinical images from a prototype photon-counting system reconstructed using a sharper kernel and at a range of energy levels.
• Abstract（参考訳）: X線CT(CT)は医学的診断や治療計画に広く用いられているが、低線量で画像品質を最適化するための電離放射線照射ドライブへの関心は高い。 本研究では,PFGM++のロバスト性と一貫性モデルの効率的な単一ステップサンプリングを組み合わせた,新しい生成モデルのファミリーであるPoisson Flow Consistency Models (PFCM)を紹介する。 PFCMは、可変値の変更とノイズ分布の更新により、PFGM++への整合蒸留を一般化することによって導出される。 PFGM++ の蒸留版として、PFCM は、高パラメータ $D \in (0,\infty)$ を通じて、剛性から剛性をトレードオフする能力を継承する。 低用量CT画像に中間状態と低用量CT画像とを置き換えて生成過程を‘hijacks’とする‘task-specific’サンプル装置を用いて,この新たな生成モデルを適用した。 この 'hijacking'' では,低線量CT画像のノイズ特性が Poisson フロープロセスの中間状態と異なるという,厳しいミスマッチが生じるが,PFCM の小さな$D での頑健さがこの問題を効果的に軽減していることを示す。 その結果, LPIPS, SSIM, PSNRを用いて, マヨ低線量CTデータセット上で優れた性能を示した。 対照的に、標準整合モデルに基づく類似のサンプルは、同じ条件下では著しくロバストであることが分かり、新しいフレームワークで手に入れることができる$D$の重要性を強調した。 そこで本研究では,よりシャープなカーネルを用いて再構成したプロトタイプ光子計数システムによる臨床像の有効デノナイズを,エネルギーレベルの範囲で示す。

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