多相增强 CT 的泊松流联合模型
图像与视频处理
2025-02-06 v1
摘要
在临床实践中，多相增强 CT（MCCT）因注射造影剂而具有重要意义，涉及非造影、血流和延迟相三个阶段。不可避免地，多相扫描的辐射剂量高于普通 CT 扫描。因此，低剂量 CECT 备受青睐，但常常导致图像质量次优 due to 降低的辐射剂量。最近提出的广义泊松流生成模型（PFGM++）将扩散模型和泊松流生成模型（PFGM）统一，经过优化的增强数据空间维度显著优于单一模型，为通用或条件图像生成提供了重要前景。本文提出一种用于低剂量 MCCT 的泊松流联合模型（PFJM），以抑制图像噪声并保留临床特征。该模型基于 PFGM++ 架构，将多相成像问题转化为通过针对增强数据空间维度 D 优化任务特定的生成路径来学习常规剂量 MCCT 图像的联合分布。然后，我们的 PFJM 模型将联合低剂量 MCCT 图像作为条件，稳健地将生成轨迹驱动向常规剂量 MCCT 域的解。广泛的实验表明，我们的模型在与竞争模型相比时表现优异，平均所有相位的 MAE 为 8.99 HU，SSIM 为 98.75%，PSNR 为 48.24 dB。
引用
@article{arxiv.2502.03079,
title = {Poisson Flow Joint Model for Multiphase contrast-enhanced CT},
author = {Rongjun Ge and Ge Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.03079},
year = {2025}
}