ИСТИНА

Реконструкция медицинских изображений из частичных измерений - важная обратная задача в КТ и МРТ. Существующие модели диффузии эффективны для 2D, но применимы к 3D с высокой вычислительной стоимостью. В этой работе предложен метод 3D реконструкции из редких видов, использующий предварительно обученные 2D модели диффузии и регуляризацию кривизны. Метод сочетает итеративную реконструкцию с ADMM и шаги денойзинга моделей диффузии. Регуляризация кривизны улучшает согласованность реконструкции вдоль оси z. Эксперименты показали улучшения в сохранении деталей и структурной целостности при ограниченных углах КТ, с повышением PSNR и SSIM на 15% по сравнению с базовыми методами.