基于分数生成模型的 CBCT 投影中的金属修复
图像与视频处理
2022-09-21 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
在骨科手术中，金属植入物或螺钉的置入常在移动 C 臂系统下完成。由于金属的高衰减，三维重建中会出现严重金属伪影，极大降低图像质量。为减轻伪影，已开发许多金属伪影抑制算法，而投影域中的金属修复是关键步骤。本工作中，一个分数生成模型在模拟膝关节投影上训练，并通过在条件重采样过程中去除噪声获得修复图像。结果表明，与插值和基于 CNN 的方法相比，分数生成模型修复的图像具有更丰富的细节信息，并取得最低平均绝对误差和最高峰值信噪比。此外，该分数模型还能恢复带有大圆形和矩形掩膜（mask）的投影，显示出其在修复任务中的泛化能力。
引用
@article{arxiv.2209.09733,
title = {Metal Inpainting in CBCT Projections Using Score-based Generative Model},
author = {Siyuan Mei and Fuxin Fan and Andreas Maier},
journal= {arXiv preprint arXiv:2209.09733},
year = {2022}
}