論文の概要: Progressive self-supervised blind-spot denoising method for LDCT denoising

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.14180v1
• Date: Tue, 20 Jan 2026 17:35:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-21 22:47:23.433255
• Title: Progressive self-supervised blind-spot denoising method for LDCT denoising
• Title（参考訳）: 進行性自己監督型盲点聴診法によるLDCT聴診
• Authors: Yichao Liu, Yueyang Teng, Junwen Guo,
• Abstract要約: 低線量CT(LDCT)画像の聴取において,自己教師あり学習がますます研究されている。 LDCT画像にのみ依存する新たな自己教師型トレーニング戦略を提案する。 我々は、段階的に段階的に条件付き独立を強制する段階的な盲点決定機構を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.1803856915603586
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Self-supervised learning is increasingly investigated for low-dose computed tomography (LDCT) image denoising, as it alleviates the dependence on paired normal-dose CT (NDCT) data, which are often difficult to acquire in clinical practice. In this paper, we propose a novel self-supervised training strategy that relies exclusively on LDCT images. We introduce a step-wise blind-spot denoising mechanism that enforces conditional independence in a progressive manner, enabling more fine-grained denoising learning. In addition, we add Gaussian noise to LDCT images, which acts as a regularization and mitigates overfitting. Extensive experiments on the Mayo LDCT dataset demonstrate that the proposed method consistently outperforms existing self-supervised approaches and achieves performance comparable to, or better than, several representative supervised denoising methods.
• Abstract（参考訳）: 低用量CT(LDCT)画像に対する自己教師あり学習は, 臨床で取得が困難であるペアドノーマルドーズCT(NDCT)データへの依存を軽減するため, ますます研究されている。 本稿では,LDCT画像にのみ依存する新たな自己教師型トレーニング戦略を提案する。 本研究では,段階的に段階的に段階的に独立を強制し,よりきめ細かな分極学習を可能にする盲点分極機構を導入する。 さらに、LDCT画像にガウスノイズを加え、正規化として機能し、過度な適合を緩和する。 Mayo LDCTデータセットの大規模な実験により、提案手法は既存の自己監督的手法を一貫して上回り、いくつかの代表的指導的認知的手法に匹敵する性能を達成している。

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