論文の概要: TRACE: Two-Stage Detector-Response Estimation With Angular Cosine Expansion for Ring Artifact Correction in Photon-Counting CT

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.15834v1
• Date: Mon, 14 Sep 2026 16:31:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-16 07:15:06.512731
• Title: TRACE: Two-Stage Detector-Response Estimation With Angular Cosine Expansion for Ring Artifact Correction in Photon-Counting CT
• Title（参考訳）: TRACE:光子結合CTにおけるリングアーチファクト補正のためのAngular Cosine Expansionを用いた2段階検出-応答推定
• Abstract要約: 検出器応答不均一性は、光子計数検出器CT(PCD-CT)における系統的プロジェクションエラーとリングアーティファクトをもたらす 応答関連誤りを推定・修正するための2段階の教師なし非教師付きシングラム分解法であるTRACEを提案する。 QRMマウスファントムとブタのトロッターデータを用いて実験したところ、TRACEはリングアーティファクトを抑え、エッジシャープネス、ソフトテクスチャ、トラベクチャディテールを保ちながら画像の均一性を向上することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.233080873816754
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Detector response nonuniformity introduces systematic projection errors and ring artifacts in photon-counting detector computed tomography (PCD-CT). In measured PCD-CT data, residual stripe amplitudes vary slowly with projection angle, which fixed-bias models cannot adequately capture. We propose TRACE, a two-stage unsupervised sinogram decomposition method for estimating and correcting these response-related errors. TRACE represents stripes as a fixed bias plus low-order discrete cosine transform (DCT) components, using a small number of coefficients to describe angular variations at each detector element. A learnable analysis--synthesis architecture represents the ideal projections, while two-stage optimization separates them from fixed and then dynamic stripes. An angular-gradient soft orthogonality constraint suppresses correlated variations within the shared DCT gradient subspace, reducing the leakage of object structures into the artifact estimate. All parameters are optimized directly on the measured sinogram without paired training data. Experiments on measured QRM mouse phantom and porcine trotter data show that TRACE suppresses ring artifacts and improves image uniformity while preserving edge sharpness, soft-tissue texture, and trabecular detail.
• Abstract（参考訳）: 検出器応答不均一性は、光子計数検出器CT(PCD-CT)において、系統的なプロジェクションエラーとリングアーティファクトを導入する。 測定されたPCD-CTデータでは、残留ストライプ振幅は投射角度によってゆっくりと変化し、固定バイアスモデルでは適切に捕捉できない。 応答関連誤りを推定・修正するための2段階の教師なし非教師付きシングラム分解法であるTRACEを提案する。 TRACEはストライプを固定バイアスと低次離散コサイン変換(DCT)成分として表現し、少数の係数を用いて各検出器素子の角度変化を記述する。 学習可能な分析合成アーキテクチャは理想的な射影を表現し、2段階の最適化はそれらを固定および動的ストライプから分離する。 角勾配のソフト直交性制約は、共有DCT勾配部分空間内の相関変動を抑制し、オブジェクト構造のリークをアーティファクト推定に還元する。 すべてのパラメータは、ペアのトレーニングデータなしで測定されたシングラムに直接最適化される。 QRMマウスファントムとブタのトロッターデータを用いて実験したところ、TRACEはリングアーティファクトを抑え、エッジシャープネス、ソフトテクスチャ、トラベクチャディテールを保ちながら画像の均一性を向上することがわかった。

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