論文の概要: Structure-Adaptive Sparse Diffusion in Voxel Space for 3D Medical Image Enhancement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.17773v1
• Date: Mon, 20 Apr 2026 03:52:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-21 21:52:52.683039
• Title: Structure-Adaptive Sparse Diffusion in Voxel Space for 3D Medical Image Enhancement
• Title（参考訳）: 3次元医用画像強調のためのボクセル空間における構造適応スパース拡散
• Authors: Hongxu Jiang, Fei Li, Boxiao Yu, Ying Zhang, Kaleb Smith, Kuang Gong, Wei Shao,
• Abstract要約: 3次元3D画像強調は,CT,PET,MRIの診断において重要である。 そこで本研究では,一様サブサンプリングタイムステップのコンパクトなセット上で,サンプルをトレーニングし,サンプルをサンプル化する,スパースボクセル空間拡散フレームワークを提案する。 我々のフレームワークは、圧縮を損なわずに微細な解剖学的詳細を保存しつつ、最大10倍のトレーニングアクセラレーションを実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.028882244604809
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Three-dimensional (3D) medical image enhancement, including denoising and super-resolution, is critical for clinical diagnosis in CT, PET, and MRI. Although diffusion models have shown remarkable success in 2D medical imaging, scaling them to high-resolution 3D volumes remains computationally prohibitive due to lengthy diffusion trajectories over high-dimensional volumetric data. We observe that in conditional enhancement, strong anatomical priors in the degraded input render dense noise schedules largely redundant. Leveraging this insight, we propose a sparse voxel-space diffusion framework that trains and samples on a compact set of uniformly subsampled timesteps. The network predicts clean data directly on the data manifold, supervised in velocity space for stable gradient scaling. A lightweight Structure-aware Trajectory Modulation (STM) module recalibrates time embeddings at each network block based on local anatomical content, enabling structure-adaptive denoising over the shared sparse schedule. Operating directly in voxel space, our framework preserves fine anatomical detail without lossy compression while achieving up to $10\times$ training acceleration. Experiments on four datasets spanning CT, PET, and MRI demonstrate state-of-the-art performance on both denoising and super-resolution tasks. Our code is publicly available at: https://github.com/mirthAI/sparse-3d-diffusion.
• Abstract（参考訳）: 3次元3D画像強調は,CT,PET,MRIの診断において重要である。 拡散モデルは2次元の医用画像で顕著に成功したが、高次元の体積データよりも長い拡散軌跡のため、高解像度の3次元ボリュームにスケールすることは計算的に禁じられている。 条件付き拡張では、劣化した入力における強い解剖学的先行が高密度ノイズスケジュールをほとんど冗長にする。 この知見を生かして、一様にサンプリングされたタイムステップのコンパクトなセット上で、サンプルを訓練するスパースボクセル空間拡散フレームワークを提案する。 ネットワークはデータ多様体上で直接クリーンなデータを予測し、安定した勾配スケーリングのために速度空間で教師される。 軽量なStructure-Aware Trajectory Modulation (STM)モジュールは、局所的な解剖学的内容に基づいて各ネットワークブロックに時間埋め込みを調整し、共有されたスパーススケジュールを構造適応的記述を可能にする。 我々のフレームワークは、ボクセル空間で直接動作し、損失のある圧縮を伴わずに微細な解剖学的詳細を保存し、最大10\times$トレーニングアクセラレーションを達成します。 CT、PET、MRIにまたがる4つのデータセットの実験は、偏執的タスクと超解像的タスクの両方で最先端のパフォーマンスを示す。 私たちのコードは、https://github.com/mirthAI/sparse-3d-diffusion.comで公開されています。

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