論文の概要: FCDM: A Physics-Guided Bidirectional Frequency Aware Convolution and Diffusion-Based Model for Sinogram Inpainting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.06714v4
• Date: Tue, 05 Aug 2025 12:49:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-06 15:23:33.700073
• Title: FCDM: A Physics-Guided Bidirectional Frequency Aware Convolution and Diffusion-Based Model for Sinogram Inpainting
• Title（参考訳）: FCDM:Sinogram Inpaintingのための物理誘導双方向周波数認識畳み込みと拡散に基づくモデル
• Authors: Jiaze E, Srutarshi Banerjee, Tekin Bicer, Guannan Wang, Yanfu Zhang, Bin Ren,
• Abstract要約: フルビューのシノグラムは高い放射線線量と長いスキャン時間を必要とする。 スパースビューCTは、この負担を軽減するが、構造的な信号損失を伴う不完全なシノグラムを生じる。 本研究では,Ninogram に適した拡散型フレームワークであるmodelnameを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.043383277622874
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Computed tomography (CT) is widely used in scientific and medical imaging, but acquiring full-view sinograms requires high radiation dose and long scan times. Sparse-view CT alleviates this burden but yields incomplete sinograms with structured signal loss, hampering accurate reconstruction. Unlike RGB images, sinograms encode overlapping features along projection paths and exhibit directional spectral patterns. Standard inpainting models overlook these properties, treating missing data as local holes and neglecting angular dependencies and physical consistency. We propose~\modelname, a diffusion-based framework tailored for sinograms, which restores global structure through bidirectional frequency reasoning and angular-aware masking, while enforcing physical plausibility via physics-guided constraints and frequency-adaptive noise control. Experiments on synthetic and real-world datasets show that~\modelname~consistently outperforms baselines, achieving SSIM over 0.93 and PSNR above 31 dB across diverse sparse-view scenarios.
• Abstract（参考訳）: CT(Computed tomography)は、科学的、医学的な画像撮影に広く用いられているが、フル・ビュー・シングラムの取得には高い放射線線量と長時間のスキャンが必要である。 スパースビューCTは、この負担を軽減するが、構造的信号損失を伴う不完全なシノグラムを生じ、正確な再建を妨げている。 RGB画像とは異なり、シングラムは投影経路に沿って重なり合う特徴を符号化し、指向性スペクトルパターンを示す。 標準的な塗装モデルはこれらの特性を見落とし、欠落したデータを局所的な穴として扱い、角度依存や物理的な一貫性を無視する。 物理誘導制約と周波数適応雑音制御により物理的妥当性を高めつつ、双方向の周波数推論と角認識マスキングにより大域構造を復元する。 合成および実世界のデータセットの実験では、-\modelname~consistentlyでベースラインを上回り、31dB以上のSSIMとPSNRを多様なスパースビューシナリオで達成している。

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