論文の概要: Score-Based Diffusion Models for Photoacoustic Tomography Image Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.00471v1
• Date: Sat, 30 Mar 2024 20:34:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-04 03:30:20.173749
• Title: Score-Based Diffusion Models for Photoacoustic Tomography Image Reconstruction
• Title（参考訳）: 光音響トモグラフィ画像再構成のためのスコアベース拡散モデル
• Authors: Sreemanti Dey, Snigdha Saha, Berthy T. Feng, Manxiu Cui, Laure Delisle, Oscar Leong, Lihong V. Wang, Katherine L. Bouman,
• Abstract要約: 光音響トモグラフィ(英: Photoacoustic tomography, PAT)は、超音波画像深度と光吸収コントラストを組み合わせた、急速に進化する医療画像のモダリティである。 PATの課題の1つは、センサカバレッジの制限やトランスデューサアレイの密度による音響信号の不十分さによる画像再構成である。 PATの限られた測定値から画像を再構成する逆問題を解決するために,スコアベース拡散モデルを用いる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.497421531514728
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Photoacoustic tomography (PAT) is a rapidly-evolving medical imaging modality that combines optical absorption contrast with ultrasound imaging depth. One challenge in PAT is image reconstruction with inadequate acoustic signals due to limited sensor coverage or due to the density of the transducer array. Such cases call for solving an ill-posed inverse reconstruction problem. In this work, we use score-based diffusion models to solve the inverse problem of reconstructing an image from limited PAT measurements. The proposed approach allows us to incorporate an expressive prior learned by a diffusion model on simulated vessel structures while still being robust to varying transducer sparsity conditions.
• Abstract（参考訳）: 光音響トモグラフィ(英: Photoacoustic tomography, PAT)は、超音波画像深度と光吸収コントラストを組み合わせた、急速に進化する医療画像のモダリティである。 PATの課題の1つは、センサカバレッジの制限やトランスデューサアレイの密度による音響信号の不十分さによる画像再構成である。 このようなケースでは、不利な逆復元問題の解決が求められます。 本研究では,PATの限られた測定値から画像を再構成する逆問題を解決するために,スコアベース拡散モデルを用いる。 提案手法により, トランスデューサの分散条件に頑健でありながら, 模擬容器構造物上での拡散モデルにより学習された表現的事前学習を組み込むことが可能である。

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