TAFG-MAN：基于时滞自适应频率门控潜在扩散的高效低剂量 CT 图像去噪
计算机视觉与模式识别
2026-03-24 v1
摘要
低剂量计算机断层扫描（LDCT）可降低辐射暴露，但也会引入大量噪声和结构退化，使得在不损失细微解剖细节的前提下抑制噪声变得困难。本文提出TAFG-MAN，一个用于高效高质量LDCT图像去噪的潜在扩散框架。该框架结合了感知优化的自编码器、紧凑潜在空间中的条件潜在扩散恢复，以及轻量级时滞自适应频率门控（TAFG）条件设计。TAFG将条件特征分解为低频和高频成分，从当前去噪特征和时滞嵌入预测时滞自适应门控，并在跨注意力之前逐步释放高频指导。如此，模型在早期反向步骤中更依赖稳定的结构指导，并在去噪进行时更谨慎地引入细节，从而提高噪声抑制与细节保留之间的平衡。实验表明，TAFG-MAN在代表性基准方法之间实现了良好的质量-效率权衡。与其基于无TAFG的变体相比，它在保持基本相同推理成本的同时进一步提高了细节保留和感知质量，消融实验确认了所提出条件机制的有效性。
引用
@article{arxiv.2603.20868,
title = {TAFG-MAN: Timestep-Adaptive Frequency-Gated Latent Diffusion for Efficient and High-Quality Low-Dose CT Image Denoising},
author = {Tangtangfang Fang and Yang Jiao and Xiangjian He and Jingxi Hu and Jiaqi Yang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.20868},
year = {2026}
}