論文の概要: Iterative CT Reconstruction via Latent Variable Optimization of Shallow Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.03156v1
• Date: Tue, 6 Aug 2024 12:55:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-07 14:07:58.195085
• Title: Iterative CT Reconstruction via Latent Variable Optimization of Shallow Diffusion Models
• Title（参考訳）: 浅拡散モデルの潜時可変最適化による反復CT再構成
• Authors: Sho Ozaki, Shizuo Kaji, Toshikazu Imae, Kanabu Nawa, Hideomi Yamashita, Keiichi Nakagawa,
• Abstract要約: 拡散確率モデルと反復的CT再構成を組み合わせた新しいCT再構成法を提案する。 1/10ビュー投影データのスパースCT再構成により,提案手法の有効性を実証する。 提案手法はCTだけでなく,MRI,PET,SPECTなどの他の画像モダリティにも広く応用できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4019041243188557
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Image generative AI has garnered significant attention in recent years. In particular, the diffusion model, a core component of recent generative AI, produces high-quality images with rich diversity. In this study, we propose a novel CT reconstruction method by combining the denoising diffusion probabilistic model with iterative CT reconstruction. In sharp contrast to previous studies, we optimize the fidelity loss of CT reconstruction with respect to the latent variable of the diffusion model, instead of the image and model parameters. To suppress anatomical structure changes produced by the diffusion model, we shallow the diffusion and reverse processes, and fix a set of added noises in the reverse process to make it deterministic during inference. We demonstrate the effectiveness of the proposed method through sparse view CT reconstruction of 1/10 view projection data. Despite the simplicity of the implementation, the proposed method shows the capability of reconstructing high-quality images while preserving the patient's anatomical structure, and outperforms existing methods including iterative reconstruction, iterative reconstruction with total variation, and the diffusion model alone in terms of quantitative indices such as SSIM and PSNR. We also explore further sparse view CT using 1/20 view projection data with the same trained diffusion model. As the number of iterations increases, image quality improvement comparable to that of 1/10 sparse view CT reconstruction is achieved. In principle, the proposed method can be widely applied not only to CT but also to other imaging modalities such as MRI, PET, and SPECT.
• Abstract（参考訳）: 画像生成AIは近年大きな注目を集めている。 特に、最近の生成AIのコアコンポーネントである拡散モデルは、豊富な多様性を持つ高品質な画像を生成する。 本研究では,拡散確率モデルと反復的CT再構成を組み合わせた新しいCT再構成法を提案する。 従来の研究とは対照的に,画像やモデルパラメータの代わりに拡散モデルの潜在変数に対してCT再構成の忠実度損失を最適化する。 拡散モデルにより生じる解剖学的構造の変化を抑制するため,拡散および逆過程を浅くし,逆過程に付加された雑音の集合を固定し,推論時に決定的となるようにした。 1/10ビュー投影データのスパースCT再構成により,提案手法の有効性を実証する。 実装の単純さにもかかわらず, 提案手法は患者の解剖学的構造を保ちながら高品質な画像の再構成能力を示し, SSIM や PSNR などの定量的指標による反復的再構成, 全変動を伴う反復的再構成, 拡散モデルなど, 既存の手法よりも優れている。 また、同じ訓練された拡散モデルを用いた1/20ビュープロジェクションデータを用いて、よりスパースなCTについても検討する。 反復回数が増えるにつれて、1/10スパースCTの再生に匹敵する画質向上が達成される。 原理として, 提案手法はCTだけでなくMRI, PET, SPECTなどの他の画像モダリティにも広く応用できる。

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