論文の概要: Evaluating the Posterior Sampling Ability of Plug&Play Diffusion Methods in Sparse-View CT

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.21301v1
• Date: Mon, 21 Oct 2024 11:39:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-03 07:22:01.291342
• Title: Evaluating the Posterior Sampling Ability of Plug&Play Diffusion Methods in Sparse-View CT
• Title（参考訳）: Sparse-View CTにおけるPlug/Play拡散法の後方サンプリング能力の評価
• Authors: Liam Moroy, Guillaume Bourmaud, Frédéric Champagnat, Jean-François Giovannelli,
• Abstract要約: Plug&Play(R)拡散モデルはCT再構成における最先端の手法である。 我々は,多くの投射を持つシングラムからの圧縮可能な流れ画像に興味を持ち,その結果,後部分布はピークやマルチモーダルにすらならない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.839783742202482
• License:
• Abstract: Plug&Play (PnP) diffusion models are state-of-the-art methods in computed tomography (CT) reconstruction. Such methods usually consider applications where the sinogram contains a sufficient amount of information for the posterior distribution to be peaked, and consequently are evaluated using image-to-image metrics such as PSNR/SSIM. Instead, we are interested in reconstructing compressible flow images from sinograms having a small number of projections, which results in a posterior distribution no longer peaked or even multimodal. Thus, in this paper, we aim at evaluating the approximate posterior of PnP diffusion models and introduce two posterior evaluation criteria. We quantitatively evaluate three PnP diffusion methods on three different datasets for several numbers of projections. We surprisingly find that, for each method, the approximate posterior deviates from the true posterior when the number of projections decreases.
• Abstract（参考訳）: Plug&Play拡散モデル(PnP)はCT再構成における最先端の手法である。 このような手法は、通常、サノグラムが後部分布に十分な量の情報を含むアプリケーションについて検討し、PSNR/SSIMのような画像と画像のメトリクスを用いて評価する。 代わりに、少数の投射を持つシングラムから圧縮可能なフローイメージを再構成することに興味があり、その結果、後部分布はピークやマルチモーダルではなくなった。 そこで本研究では,PnP拡散モデルの近似後部評価を目標とし,後部評価基準を2つ導入する。 我々は3つの異なるデータセット上の3つのPnP拡散法を数個の投影に対して定量的に評価した。 それぞれの方法では、射影の数が減少すると、近似後部は真の後部から逸脱する。

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