論文の概要: AST-n: A Fast Sampling Approach for Low-Dose CT Reconstruction using Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.09943v1
• Date: Wed, 13 Aug 2025 16:57:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-14 20:42:00.96651
• Title: AST-n: A Fast Sampling Approach for Low-Dose CT Reconstruction using Diffusion Models
• Title（参考訳）: AST-n:拡散モデルを用いた低用量CTの高速サンプリング手法
• Authors: Tomás de la Sotta, José M. Saavedra, Héctor Henríquez, Violeta Chang, Aline Xavier,
• Abstract要約: AST-nは、中間雑音レベルからの逆拡散を開始する加速推論フレームワークである。 25ステップしか使用しない条件付きモデル(AST-25)は38dB以上のピーク信号対雑音比(PSNR)を達成する。 高次サンプリング器を持つAST-nは、画像の忠実度を著しく損なうことなく、高速LDCT再構成を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Low-dose CT (LDCT) protocols reduce radiation exposure but increase image noise, compromising diagnostic confidence. Diffusion-based generative models have shown promise for LDCT denoising by learning image priors and performing iterative refinement. In this work, we introduce AST-n, an accelerated inference framework that initiates reverse diffusion from intermediate noise levels, and integrate high-order ODE solvers within conditioned models to further reduce sampling steps. We evaluate two acceleration paradigms--AST-n sampling and standard scheduling with high-order solvers -- on the Low Dose CT Grand Challenge dataset, covering head, abdominal, and chest scans at 10-25 % of standard dose. Conditioned models using only 25 steps (AST-25) achieve peak signal-to-noise ratio (PSNR) above 38 dB and structural similarity index (SSIM) above 0.95, closely matching standard baselines while cutting inference time from ~16 seg to under 1 seg per slice. Unconditional sampling suffers substantial quality loss, underscoring the necessity of conditioning. We also assess DDIM inversion, which yields marginal PSNR gains at the cost of doubling inference time, limiting its clinical practicality. Our results demonstrate that AST-n with high-order samplers enables rapid LDCT reconstruction without significant loss of image fidelity, advancing the feasibility of diffusion-based methods in clinical workflows.
• Abstract（参考訳）: 低線量CT(LDCT)プロトコルは放射線照射を減らすが、画像ノイズを増大させ、診断の信頼性を損なう。 拡散モデルに基づく生成モデルは、画像の事前学習と反復的精錬によってLDCTのノイズ化を約束している。 本研究では,中間雑音レベルから逆拡散を開始する高速化推論フレームワークAST-nを導入し,高次ODEソルバを条件付きモデルに統合し,サンプリングステップをさらに短縮する。 我々は, 頭部, 腹部, 胸部CTを標準線量10～25%でカバーし, 高次CTグランドチャレンジデータセット上で, AST-nサンプリングと高次CTソルバを用いた標準スケジューリングの2つの加速パラダイムを評価した。 25ステップしか使用していない条件付きモデル(AST-25)は、38dB以上のピーク信号-ノイズ比(PSNR)と0.95以上の構造類似度指数(SSIM)を達成し、標準ベースラインと密接に一致し、スライス当たり16セグから1セグ以下の推論時間を短縮する。 非条件サンプリングは相当な品質損失を被り、条件付けの必要性を裏付ける。 また, DDIM の逆転は,PSNR の利得を2倍にし, 臨床実践性を制限している。 以上の結果から,高次サンプリング装置を用いたAST-nは画像の忠実度を損なうことなく高速LDCT再構成が可能であり,臨床ワークフローにおける拡散法の有用性が示唆された。

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