論文の概要: Implicit Image-to-Image Schrodinger Bridge for CT Super-Resolution and
Denoising
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.06069v1
- Date: Sun, 10 Mar 2024 03:22:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-13 08:50:09.623578
- Title: Implicit Image-to-Image Schrodinger Bridge for CT Super-Resolution and
Denoising
- Title(参考訳): CT超解像・復調用インシシシットイメージ・トゥ・イメージ・シュロディンガーブリッジ
- Authors: Yuang Wang, Siyeop Yoon, Pengfei Jin, Matthew Tivnan, Zhennong Chen,
Rui Hu, Li Zhang, Zhiqiang Chen, Quanzheng Li, and Dufan Wu
- Abstract要約: Image-to-Image Schr"odinger Bridge (I2SB)は、破損した画像から生成過程を初期化する。
Inlicit Image-to-Image Schrodinger Bridge (I3SB)を導入し,その生成過程を非マルコフ過程に変換する。
この強化により、I3SBは、少数の生成ステップを使用して、より優れたテクスチャ復元の画像を生成することができる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 13.529438499545408
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Conditional diffusion models have gained recognition for their effectiveness
in image restoration tasks, yet their iterative denoising process, starting
from Gaussian noise, often leads to slow inference speeds. As a promising
alternative, the Image-to-Image Schr\"odinger Bridge (I2SB) initializes the
generative process from corrupted images and integrates training techniques
from conditional diffusion models. In this study, we extended the I2SB method
by introducing the Implicit Image-to-Image Schrodinger Bridge (I3SB),
transitioning its generative process to a non-Markovian process by
incorporating corrupted images in each generative step. This enhancement
empowers I3SB to generate images with better texture restoration using a small
number of generative steps. The proposed method was validated on CT
super-resolution and denoising tasks and outperformed existing methods,
including the conditional denoising diffusion probabilistic model (cDDPM) and
I2SB, in both visual quality and quantitative metrics. These findings
underscore the potential of I3SB in improving medical image restoration by
providing fast and accurate generative modeling.
- Abstract(参考訳): 条件拡散モデルでは,画像復元作業の有効性が認識されているが,ガウス雑音を起点とする反復的除音処理では,推定速度が遅くなることが多い。
有望な代替手段として、画像から画像へのシュリンガーブリッジ(I2SB)は、破損した画像から生成過程を初期化し、条件付き拡散モデルからトレーニング技術を統合する。
本研究では,インプリシット画像から画像へのシュロディンガーブリッジ (I3SB) を導入してI2SB法を拡張し,その生成過程を,各生成工程に劣化画像を組み込むことで非マルコフ過程に移行する。
この強化により、I3SBは少数の生成ステップを使用して、より優れたテクスチャ復元の画像を生成することができる。
提案手法は,CT超解像および復調タスクにおいて,視覚的品質と定量的指標の両方において,条件付き復調拡散確率モデル(cDDPM)やI2SBなどの既存手法よりも優れていた。
これらの知見は、高速かつ正確な生成モデルを提供することで、医用画像修復におけるI3SBの可能性を示している。
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