DM4CT: CT再構成のための拡散モデルベンチマーク

DM4CT: Benchmarking Diffusion Models for Computed Tomography Reconstruction

February 20, 2026

著者: Jiayang Shi, Daniel M. Pelt, K. Joost Batenburg

cs.AI

要旨

拡散モデルは近年、逆問題を解くための強力な事前分布として登場している。コンピュータ断層撮影（CT）は理論的には線形逆問題であるが、多くの実践的な課題を伴う。これには、相関ノイズ、アーティファクト構造、システムジオメトリへの依存、値範囲の不整合などが含まれ、自然画像生成のような分野と比べて拡散モデルの直接的な適用をより困難にしている。この文脈で拡散モデルがどのように性能を発揮するか体系的に評価し、確立された再構築法と比較するため、我々はCT再構築のための包括的ベンチマークであるDM4CTを導入する。DM4CTは、医療分野と産業分野の両方からのデータセットを、スパースビューおよびノイジーな設定で含む。拡散モデルを実践的に展開する際の課題を探るため、我々はさらに高エネルギーシンクロトロン施設で高解像度CTデータセットを取得し、実際の実験条件下ですべての手法を評価する。モデルベース、教師なし、教師ありのアプローチを含む7つの強力なベースラインとともに、10の最近の拡散ベースの手法をベンチマークする。我々の分析は、CT再構築のための拡散モデルの振る舞い、強み、限界に関する詳細な知見を提供する。実世界データセットはzenodo.org/records/15420527で公開され、コードベースはgithub.com/DM4CT/DM4CTでオープンソース化されている。

English

Diffusion models have recently emerged as powerful priors for solving inverse problems. While computed tomography (CT) is theoretically a linear inverse problem, it poses many practical challenges. These include correlated noise, artifact structures, reliance on system geometry, and misaligned value ranges, which make the direct application of diffusion models more difficult than in domains like natural image generation. To systematically evaluate how diffusion models perform in this context and compare them with established reconstruction methods, we introduce DM4CT, a comprehensive benchmark for CT reconstruction. DM4CT includes datasets from both medical and industrial domains with sparse-view and noisy configurations. To explore the challenges of deploying diffusion models in practice, we additionally acquire a high-resolution CT dataset at a high-energy synchrotron facility and evaluate all methods under real experimental conditions. We benchmark ten recent diffusion-based methods alongside seven strong baselines, including model-based, unsupervised, and supervised approaches. Our analysis provides detailed insights into the behavior, strengths, and limitations of diffusion models for CT reconstruction. The real-world dataset is publicly available at zenodo.org/records/15420527, and the codebase is open-sourced at github.com/DM4CT/DM4CT.