Two-and-a-half Order Score-based Model for Solving 3D Ill-posed Inverse Problems

要約

コンピュータ断層撮影 (CT) と磁気共鳴画像法 (MRI) は、医療画像分野において重要な技術です。
スコアベースのモデルは、スパースビュー CT や高速 MRI 再構成など、CT や MRI で遭遇するさまざまな逆問題に対処するのに効果的であることが証明されています。
ただし、これらのモデルは、正確な 3 次元 (3D) 体積再構成を達成する際に課題に直面しています。
既存のスコアベースのモデルは主に 2 次元 (2D) データ分布の再構築に焦点を当てているため、再構築された 3D ボリューム画像内の隣接するスライス間に不一致が生じます。
この制限を克服するために、新しい 2.5 次のスコアベース モデル (TOSM) を提案します。
トレーニング フェーズでは、TOSM は 2D 空間のデータ分布を学習するため、3D ボリュームで直接作業する場合に比べてトレーニングの複雑さが軽減されます。
ただし、再構成フェーズでは、TOSM は 3 方向 (矢状方向、冠状方向、軸横断方向) に沿った相補的なスコアを利用して 3D 空間のデータ分布を更新し、より正確な再構成を実現します。
TOSM の開発は堅牢な理論原理に基づいて構築されており、その信頼性と有効性が保証されています。
大規模なスパースビュー CT および高速 MRI データセットでの広範な実験を通じて、私たちの方法は顕著な進歩を示し、3D 不良設定逆問題の解決において最先端の結果を達成しました。
特に、提案された TOSM はスライス間の不一致の問題に効果的に対処し、高品質の 3D ボリューム再構築を実現します。

要約(オリジナル)

Computed Tomography (CT) and Magnetic Resonance Imaging (MRI) are crucial technologies in the field of medical imaging. Score-based models have proven to be effective in addressing different inverse problems encountered in CT and MRI, such as sparse-view CT and fast MRI reconstruction. However, these models face challenges in achieving accurate three dimensional (3D) volumetric reconstruction. The existing score-based models primarily focus on reconstructing two dimensional (2D) data distribution, leading to inconsistencies between adjacent slices in the reconstructed 3D volumetric images. To overcome this limitation, we propose a novel two-and-a-half order score-based model (TOSM). During the training phase, our TOSM learns data distributions in 2D space, which reduces the complexity of training compared to directly working on 3D volumes. However, in the reconstruction phase, the TOSM updates the data distribution in 3D space, utilizing complementary scores along three directions (sagittal, coronal, and transaxial) to achieve a more precise reconstruction. The development of TOSM is built on robust theoretical principles, ensuring its reliability and efficacy. Through extensive experimentation on large-scale sparse-view CT and fast MRI datasets, our method demonstrates remarkable advancements and attains state-of-the-art results in solving 3D ill-posed inverse problems. Notably, the proposed TOSM effectively addresses the inter-slice inconsistency issue, resulting in high-quality 3D volumetric reconstruction.

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