物理学に基づくスコアベースの拡散モデルによる心臓コンピュータ断層撮影の制限角再構成

心臓コンピュータ断層撮影（CT）は、心血管疾患の診断およびモニタリングの主要なイメージングモダリティとして浮上しています。診断精度を確保するためには、高い時間分解能が不可欠です。制限角データ取得は、スキャン時間を短縮し、時間分解能を改善することができますが、通常は画像の劣化を引き起こし、改良された再構成技術の必要性を促します。本論文では、心臓CTの制限角再構成のための新しい物理学に基づくスコアベースの拡散モデル（PSDM）を提案します。サンプリング時間において、拡散モデルからのデータ事前情報と、反復アルゴリズムおよびフーリエフュージョンを通じて得られたモデル事前情報を組み合わせて、画像品質をさらに向上させます。具体的には、私たちのアプローチは、プライマル-デュアルハイブリッド勾配（PDHG）アルゴリズムをスコアベースの拡散モデルと統合し、制限角データから高品質な心臓CT画像を再構成できるようにします。数値シミュレーションと実データ実験は、私たちの提案したアプローチの有効性を確認しています。