DM4CT: 전산화단층촬영 재구성을 위한 확산 모델 벤치마킹
DM4CT: Benchmarking Diffusion Models for Computed Tomography Reconstruction
February 20, 2026
저자: Jiayang Shi, Daniel M. Pelt, K. Joost Batenburg
cs.AI
초록
디퓨전 모델은 최근 역문제 해결을 위한 강력한 사전 확률 모델로 부상하고 있습니다. 컴퓨터 단층촬영(CT)은 이론적으로 선형 역문제에 해당하지만, 여러 실질적인 어려움을 내포하고 있습니다. 이에는 상관관계 잡음, 인공 산물 구조, 시스템 기하학에 대한 의존성, 그리고 잘못 정렬된 값 범위 등이 포함되며, 이러한 요소들로 인해 디퓨전 모델의 직접적인 적용이 자연 영상 생성과 같은 분야에 비해 더욱 복잡해집니다. 이러한 맥락에서 디퓨전 모델의 성능을 체계적으로 평가하고 기존 재구성 방법과 비교하기 위해, 우리는 CT 재구성을 위한 포괄적인 벤치마크인 DM4CT를 소개합니다. DM4CT는 희소-뷰 및 잡음 환경을 포함하는 의료 및 산업 영역의 데이터셋을 포함합니다. 디퓨전 모델의 실전 적용 과제를 탐구하기 위해, 우리는 추가로 고에너지 싱크로트론 시설에서 고해상도 CT 데이터셋을 취득하고 실제 실험 조건 하에서 모든 방법을 평가합니다. 우리는 모델 기반, 비지도, 지도 학습 접근법을 포함한 7개의 강력한 기준 방법들과 함께 최근 10개의 디퓨전 기반 방법을 벤치마크합니다. 우리의 분석은 CT 재구성을 위한 디퓨전 모델의 동작 방식, 강점 및 한계에 대한 상세한 통찰을 제공합니다. 실제 세계 데이터셋은 zenodo.org/records/15420527에서 공개되어 있으며, 코드베이스는 github.com/DM4CT/DM4CT에서 오픈소스로 제공됩니다.
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.