論文の概要: PRO: Projection Domain Synthesis for CT Imaging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.13443v1
• Date: Mon, 16 Jun 2025 12:57:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-17 17:28:48.405044
• Title: PRO: Projection Domain Synthesis for CT Imaging
• Title（参考訳）: PRO:CTイメージングのための投影ドメイン合成
• Authors: Kang Chen, Bin Huang, Xuebin Yang, Junyan Zhang, Qiegen Liu,
• Abstract要約: PROは、潜在拡散モデルを用いて投影領域でCT画像合成を行う最初のフレームワークである。 Proは生の投影データからリッチな構造的表現を学習し、制御可能な合成のためにアナトミカルテキストプロンプトを利用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.605647208305857
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Synthesizing high quality CT images remains a signifi-cant challenge due to the limited availability of annotat-ed data and the complex nature of CT imaging. In this work, we present PRO, a novel framework that, to the best of our knowledge, is the first to perform CT image synthesis in the projection domain using latent diffusion models. Unlike previous approaches that operate in the image domain, PRO learns rich structural representa-tions from raw projection data and leverages anatomi-cal text prompts for controllable synthesis. This projec-tion domain strategy enables more faithful modeling of underlying imaging physics and anatomical structures. Moreover, PRO functions as a foundation model, capa-ble of generalizing across diverse downstream tasks by adjusting its generative behavior via prompt inputs. Experimental results demonstrated that incorporating our synthesized data significantly improves perfor-mance across multiple downstream tasks, including low-dose and sparse-view reconstruction, even with limited training data. These findings underscore the versatility and scalability of PRO in data generation for various CT applications. These results highlight the potential of projection domain synthesis as a powerful tool for data augmentation and robust CT imaging. Our source code is publicly available at: https://github.com/yqx7150/PRO.
• Abstract（参考訳）: 良質なCT画像の合成は、注釈付きデータの不足とCT画像の複雑な性質が原因で、いまだにシグニフィ・カントな課題である。 本稿では,我々の知る限り,潜在拡散モデルを用いて投影領域でCT画像合成を行う新しいフレームワーク PRO を提案する。 画像領域で動作する従来のアプローチとは異なり、Propは生の投影データからリッチな構造表現を学習し、アナトミカルテキストプロンプトを利用して制御可能な合成を行う。 このプロジェクオンドメイン戦略は、基礎となるイメージング物理と解剖学的構造のより忠実なモデリングを可能にする。 さらに、Pro は基礎モデルとして機能し、プロンプト入力によって生成行動を調整することにより、様々な下流タスクを一般化することができる。 実験結果から, 限られたトレーニングデータであっても, 低線量, スパースビュー再構成を含む複数の下流タスクにおけるパーフォーマンスの改善が得られた。 これらの結果は,各種CT用データ生成におけるPROの汎用性とスケーラビリティを裏付けるものである。 以上の結果から, プロジェクション領域合成がデータ拡張およびロバストCT画像の強力なツールとなる可能性が示唆された。 私たちのソースコードは、https://github.com/yqx7150/PROで公開されています。

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