論文の概要: 3D Photon Counting CT Image Super-Resolution Using Conditional Diffusion Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.15283v1
• Date: Thu, 22 Aug 2024 02:25:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-29 18:22:33.435900
• Title: 3D Photon Counting CT Image Super-Resolution Using Conditional Diffusion Model
• Title（参考訳）: 条件拡散モデルを用いた3次元光子計数CT画像超解像
• Authors: Chuang Niu, Christopher Wiedeman, Mengzhou Li, Jonathan S Maltz, Ge Wang,
• Abstract要約: 本研究の目的は、拡散確率モデル(DDPM)を用いた光子計数CT(PCCT)画像分解能の向上である。 私たちはまずCatSimを利用して,高分解能CTスキャンから現実的な低分解能PCCT画像をシミュレートする。 DDPM性能の最大化は推論とトレーニングの両方に時間を要するため,条件付きDDPMのための2次元ネットワークと3次元ネットワークを探索する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.75361442343724
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This study aims to improve photon counting CT (PCCT) image resolution using denoising diffusion probabilistic models (DDPM). Although DDPMs have shown superior performance when applied to various computer vision tasks, their effectiveness has yet to be translated to high dimensional CT super-resolution. To train DDPMs in a conditional sampling manner, we first leverage CatSim to simulate realistic lower resolution PCCT images from high-resolution CT scans. Since maximizing DDPM performance is time-consuming for both inference and training, especially on high-dimensional PCCT data, we explore both 2D and 3D networks for conditional DDPM and apply methods to accelerate training. In particular, we decompose the 3D task into efficient 2D DDPMs and design a joint 2D inference in the reverse diffusion process that synergizes 2D results of all three dimensions to make the final 3D prediction. Experimental results show that our DDPM achieves improved results versus baseline reference models in recovering high-frequency structures, suggesting that a framework based on realistic simulation and DDPM shows promise for improving PCCT resolution.
• Abstract（参考訳）: 本研究の目的は、拡散確率モデル(DDPM)を用いて、光子計数CT(PCCT)画像の解像度を改善することである。 DDPMは様々なコンピュータビジョンタスクに適用した場合に優れた性能を示すが、その効果は高次元CT超解像への変換には至っていない。 DDPMを条件付きサンプリング方式で訓練するために,我々はまずCatSimを利用して,高分解能CTスキャンから現実的な低分解能PCCT画像をシミュレートする。 DDPM性能の最大化は、特に高次元PCCTデータにおいて、推論とトレーニングの両方に時間を要するため、条件付きDDPMのための2Dネットワークと3Dネットワークの両方を探索し、トレーニングを加速する手法を適用する。 特に,3次元タスクを効率的な2次元DDPMに分解し,3次元の2次元結果を相乗化して最終的な3次元予測を行う逆拡散過程におけるジョイント2次元推論を設計する。 実験の結果, DDPMは高周波数構造回復における基準基準モデルよりも優れた結果が得られ, 現実的なシミュレーションとDDPMに基づくフレームワークはPCCTの分解能の向上を約束することを示した。

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