Abstract

dual-domain diffsuon model을 기반으로 하는 unsupervised MAR method를 제안한다.

시노그램, 이미지 도메인 정보를 활용하는 이유: 시노그램 일관성을 동시에 복원하고 CT 이미지를 향상시키기 위함

이미지 영역에서 금속 아티팩트의 구조화되지 않은 특성으로 인해 시각적 품질이 제한적이다.

대부분의 방법론들은 pair-wise CT data가 필요하였지만 domain gaps으로 인해 일반화가 불가능하였다.

  1. signogram, image 도메인 모두의 정보를 완전히 활용하게 위해 dual-domain 프레임워크내에서 duffsion model로 부터온 prior images와 시노그램에서온 reconstructed images와 원본 metal-artifact 이미지들을 결합하는 3종류의 MAR방법을 제시함.
  2. dynamic weight masks를 사용하여 diffusion priors를 조정하였음.

즉, 역동적으로 timesteps에 따라서 masks를 적용할수 있었음 → 성능 향상

Method

Diffusion

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  1. 첫 번째 단계 (Section II-B.1)