論文の概要: MSDiff: Multi-Scale Diffusion Model for Ultra-Sparse View CT Reconstruction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.05814v1
- Date: Thu, 9 May 2024 14:52:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-10 13:02:50.701221
- Title: MSDiff: Multi-Scale Diffusion Model for Ultra-Sparse View CT Reconstruction
- Title（参考訳）: MSDiff:超スパースCT再構成のための多次元拡散モデル
- Authors: Pinhuang Tan, Mengxiao Geng, Jingya Lu, Liu Shi, Bin Huang, Qiegen Liu,
- Abstract要約: マルチスケールディフ融合モデル(MSDiff)を用いた超スパースCT再構成法を提案する。
提案モデルは,包括的サンプリングと選択的スパースサンプリング技術の両方からの情報を統合する。
プロジェクションデータ内の固有相関を利用して、同値マスクを設計し、モデルがより効果的に注意を集中できるようにする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.5805994093893885
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Computed Tomography (CT) technology reduces radiation haz-ards to the human body through sparse sampling, but fewer sampling angles pose challenges for image reconstruction. Score-based generative models are widely used in sparse-view CT re-construction, performance diminishes significantly with a sharp reduction in projection angles. Therefore, we propose an ultra-sparse view CT reconstruction method utilizing multi-scale dif-fusion models (MSDiff), designed to concentrate on the global distribution of information and facilitate the reconstruction of sparse views with local image characteristics. Specifically, the proposed model ingeniously integrates information from both comprehensive sampling and selectively sparse sampling tech-niques. Through precise adjustments in diffusion model, it is capable of extracting diverse noise distribution, furthering the understanding of the overall structure of images, and aiding the fully sampled model in recovering image information more effec-tively. By leveraging the inherent correlations within the projec-tion data, we have designed an equidistant mask, enabling the model to focus its attention more effectively. Experimental re-sults demonstrated that the multi-scale model approach signifi-cantly improved the quality of image reconstruction under ultra-sparse angles, with good generalization across various datasets.
- Abstract（参考訳）: CT(Computed Tomography)技術は、スパースサンプリングによって人体への放射線ハズドを低減させるが、サンプリングアングルが少ないことで画像再構成の課題が生じる。
スパースビューCT再構成ではスコアベース生成モデルが広く用いられているが, プロジェクション角の急激な減少に伴い, 性能は著しく低下する。
そこで本稿では,マルチスケールディフ融合モデル(MSDiff)を用いた超スパースCT再構成手法を提案する。
特に,提案モデルでは,包括的サンプリングと選択的スパースサンプリング技術の両方から情報を統合する。
拡散モデルの精密な調整により、多様なノイズ分布を抽出し、画像の全体構造を理解するとともに、画像情報をよりエフェック的に復元するための完全なサンプルモデルを支援することができる。
プロジェクションデータ内の固有相関を利用して、同値マスクを設計し、モデルがより効果的に注意を集中できるようにする。
実験的な再調査により、多スケールモデルアプローチは、様々なデータセットにまたがる優れた一般化により、超スパース角度による画像再構成の質を極端に向上することを示した。
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