論文の概要: Neighbor2Inverse: Self-Supervised Denoising for Low-Dose Region-of-Interest Phase Contrast CT

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.01075v1
• Date: Fri, 01 May 2026 20:17:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-05 20:33:49.569346
• Title: Neighbor2Inverse: Self-Supervised Denoising for Low-Dose Region-of-Interest Phase Contrast CT
• Title（参考訳）: Neighbor2 Inverse:low-Dose Region-of-interest Phase Contrast CTのための自己監督型Denoising
• Authors: Johannes B. Thalhammer, Lorenzo D'Amico, Lucy Costello, Sebastian Peterhansl, Daniel Frey, Tina Dorosti, Florian Schaff, Jannis Ahlers, Ronan Smith, Marcus Kitchen, Franz Pfeiffer, Martin Donnelley, Daniela Pfeiffer, Kaye S. Morgan,
• Abstract要約: 改良された畳み込みニューラルネットベースのデノゲーションは、画質を回復するが、ペア化された低量データセットと高用量データセットに依存する。 臨床CTに一般化した低用量PBI-CTのための自己教師型 denoising framework である Neighbor2Inverse を紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.292132675169194
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Propagation-based X-ray phase-contrast imaging (PBI) enables high-contrast visualization of lung structures and holds strong medical potential. However, safe translation to the clinic will require a substantial radiation dose reduction, which inevitably increases image noise. Supervised convolutional-neural-network-based denoising can restore image quality but depends on paired low- and high-dose datasets, which are rarely available in practice. Self-supervised methods avoid this limitation, yet most are not well adapted to the inverse problem of PBI computed tomography (CT). We introduce Neighbor2Inverse, a self-supervised denoising framework designed for low-dose PBI-CT that generalizes to clinical CT. Building on the Neighbor2Neighbor principle, each noisy projection is subsampled into two variants that preserve structural information but contain independent noise realizations. These are reconstructed separately, and the resulting pairs are used to train a denoising network directly in the image domain. We benchmark the proposed method against established analytical and self-supervised denoising approaches. In region-of-interest PBI CT experiments, Neighbor2Inverse achieves superior noise suppression while preserving fine structural details, as demonstrated by improved contrast-to-noise ratio, spatial resolution, and composite image quality metrics. Competitive performance is also observed on clinical CT data under simulated low-dose conditions. This work has been submitted to the IEEE for possible publication. Copyright may be transferred without notice, after which this version may no longer be accessible. Code, data, and interactive figures are available at https://github.com/J-3TO/Neighbor2Inverse.
• Abstract（参考訳）: プロパゲーションベースのX線位相コントラストイメージング(PBI)は、肺構造の高コントラスト可視化を可能にし、強力な医学的可能性を秘めている。 しかし、クリニックへの安全な翻訳にはかなりの放射線線量削減が必要であり、必然的に画像ノイズを増大させる。 改良された畳み込みニューラルネットベースのデノゲーションは、画像の品質を回復することができるが、実際に利用できることはめったにない、ペア化された低用量データセットと高用量データセットに依存している。 自己教師付き手法はこの制限を回避するが、ほとんどの手法はPBI計算断層撮影(CT)の逆問題にうまく適応していない。 臨床CTに一般化した低用量PBI-CTのための自己教師型 denoising framework である Neighbor2Inverse を紹介する。 Neighbor2Neighborの原理に基づいて、各ノイズプロジェクションは、構造情報を保持するが独立したノイズ実現を含む2つの変種に分割される。 これらは別々に再構成され、結果として得られるペアは、画像領域内でデノナイジングネットワークを直接訓練するために使用される。 提案手法を,確立された分析的・自己監督的認知的アプローチに対して評価する。 興味のあるPBICT実験において、Neighbor2Inverseは、コントラスト/ノイズ比の改善、空間分解能、複合画像品質指標によって示されるように、微細な構造を保ちながら優れたノイズ抑圧を実現する。 また,低用量条件下での臨床CTデータにも競合性が観察された。 この研究はIEEEに提出された。 著作権は無通知で転送され、その後、このバージョンはアクセスできなくなる。 コード、データ、インタラクティブな数字はhttps://github.com/J-3TO/Neighbor2Inverse.comで入手できる。

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