論文の概要: FCDM: Sparse-view Sinogram Inpainting with Frequency Domain Convolution Enhanced Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.06714v1
• Date: Mon, 26 Aug 2024 12:31:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-09-15 05:21:30.433902
• Title: FCDM: Sparse-view Sinogram Inpainting with Frequency Domain Convolution Enhanced Diffusion Models
• Title（参考訳）: 周波数領域畳み込み拡張拡散モデルによるSinogramのスパースビュー表示
• Authors: Jiaze E, Srutarshi Banerjee, Tekin Bicer, Guannan Wang, Bin Ren,
• Abstract要約: CT (Computed tomography) における放射線線量削減は重要であるが, しばしばスパルス・ビューCT (sparse-view CT) が生じる。 Sinogram inpaintingは、限られた投影で正確な画像再構成を可能にする。 従来のRGB画像でよく機能する既存のモデルは、シングラムの場合、ほとんど失敗する。 周波数畳み込み拡散モデル(FCDM)と呼ばれる新しいモデルを提案する。 周波数領域の畳み込みを用いて、様々な角度から周波数情報を抽出し、これらの角度間の複雑な関係を捉える。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.057037609493824
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Reducing the radiation dose in computed tomography (CT) is crucial, but it often results in sparse-view CT, where the number of available projections is significantly reduced. This reduction in projection data makes it challenging to accurately reconstruct high-quality CT images. In this condition, a sinogram, which is a collection of these projections, becomes incomplete. Sinogram inpainting then becomes essential because it enables accurate image reconstruction with limited projections. Existing models performing well on conventional RGB images for inpainting mostly fail in the case of sinograms. Further, these models usually do not make full use of unique properties, e.g., frequency features and absorption characteristics in the sinogram, and cannot handle large-area masks and complex real-world projections well. To address these limitations, we propose a novel model called the Frequency Convolution Diffusion Model (FCDM). It employs frequency domain convolutions to extract frequency information from various angles and capture the intricate relationships between these angles, which is essential for high-quality CT reconstruction. We also design a specific loss function based on the unique properties of a sinogram to maintain the consistency in physical properties, which allows the model to learn more effectively even in larger mask areas. We compare FCDM using both simulations and real data with nine inpainting models examples, among which two are designed for sinogram and seven for RGB. The results indicate that our model significantly improves the quality of the inpainted sinograms in terms of both visually and quantitatively, with an SSIM of more than 0.95 and PSNR of more than 30, achieving up to a 33% improvement in SSIM and a 29% improvement in PSNR compared to the baseline.
• Abstract（参考訳）: CT (Computed tomography) における放射線線量削減は重要であるが, しばしばスパルス・ビューCT (sparse-view CT) が生じる。 このプロジェクションデータの削減により、高品質なCT画像の正確な再構成が困難になる。 この条件下では、これらの射影の集合であるシングラムは不完全となる。 限られた投影で正確な画像再構成を可能にするため、シングラムの塗布が不可欠となる。 従来のRGB画像でよく機能する既存のモデルは、シングラムの場合、ほとんど失敗する。 さらに、これらのモデルは、通常、シングラムの周波数特性や吸収特性をフル活用せず、大面積のマスクや複雑な実世界の投影をうまく扱えない。 これらの制約に対処するため,周波数畳み込み拡散モデル (FCDM) と呼ばれる新しいモデルを提案する。 周波数領域の畳み込みを用いて、様々な角度から周波数情報を抽出し、これらの角度間の複雑な関係を捉える。 また、物理特性の整合性を維持するために、シングラムのユニークな性質に基づく特定の損失関数を設計し、より大きなマスク領域においてもより効果的に学習できるようにする。 シミュレーションと実データの両方を用いてFCDMを9つの塗り絵モデルで比較し,その内2つはシノグラム用、7つはRGB用である。 その結果,SSIMが0.95以上,PSNRが30以上,SSIMが33%,PSNRが29%であった。

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