論文の概要: Adversarial and Score-Based CT Denoising: CycleGAN vs Noise2Score

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.04083v1
• Date: Thu, 06 Nov 2025 05:42:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-07 20:17:53.320245
• Title: Adversarial and Score-Based CT Denoising: CycleGAN vs Noise2Score
• Title（参考訳）: 反対・スコアベースCT : CycleGAN vs. Noise2Score
• Authors: Abu Hanif Muhammad Syarubany,
• Abstract要約: 健常者および自己監督者におけるCT画像のデノイングについて検討した。 サイクルGANベースのトランスレータとノイズ2スコア(N2S)スコアマッチングデノイザの評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: We study CT image denoising in the unpaired and self-supervised regimes by evaluating two strong, training-data-efficient paradigms: a CycleGAN-based residual translator and a Noise2Score (N2S) score-matching denoiser. Under a common evaluation protocol, a configuration sweep identifies a simple standard U-Net backbone within CycleGAN (lambda_cycle = 30, lambda_iden = 2, ngf = ndf = 64) as the most reliable setting; we then train it to convergence with a longer schedule. The selected CycleGAN improves the noisy input from 34.66 dB / 0.9234 SSIM to 38.913 dB / 0.971 SSIM and attains an estimated score of 1.9441 and an unseen-set (Kaggle leaderboard) score of 1.9343. Noise2Score, while slightly behind in absolute PSNR / SSIM, achieves large gains over very noisy inputs, highlighting its utility when clean pairs are unavailable. Overall, CycleGAN offers the strongest final image quality, whereas Noise2Score provides a robust pair-free alternative with competitive performance. Source code is available at https://github.com/hanifsyarubany/CT-Scan-Image-Denoising-using-CycleGAN-and-Noise2Score.
• Abstract（参考訳）: 我々は,CycleGANをベースとした残差トランスレータとノイズ2スコア(N2S)スコアマッチングデノイザの2つの強力な訓練データ効率のパラダイムを評価することにより,未経験者および自己監督者におけるCT画像のデノイズ化について検討した。 一般的な評価プロトコルでは、設定スイープはCycleGAN(lambda_cycle = 30, lambda_iden = 2, ngf = ndf = 64)内の単純な標準のU-Netバックボーンを最も信頼性の高い設定として識別します。 選択されたCycleGANは、34.66 dB / 0.9234 SSIMから38.913 dB / 0.971 SSIMへのノイズ入力を改善し、推定スコアが1.9441、未確認(カグルリーダーボード)スコアが1.9343に達する。 Noise2Scoreは絶対PSNR/SSIMにわずかに遅れているが、ノイズの多い入力よりも大きなゲインを実現し、クリーンなペアが利用できない場合にその実用性を強調している。 全体として、CycleGANは最強の最終的な画質を提供するが、Noss2Scoreは、競争力のあるパフォーマンスを備えた堅牢なペアフリーの代替手段を提供する。 ソースコードはhttps://github.com/hanifsyarubany/CT-Scan-Image-Denoising-using-CycleGAN-and-Noise2Scoreで公開されている。

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