全腹低剂量 PET ノイズ除去における制御された拡散に適用する 3 次元ウェーブレットに基づく構造的先行

arXiv:2601.07093v3 Announce Type: replace 要旨：低線量陽電子断層画像法（PET）は患者への放射被曝を低減できますが、ノイズの増加により画像品質および診断の信頼性が低下します。拡散モデルは強力なノイズ除去能力を示していますが、その確率的な性質のため、特に低信号対雑音比環境や体積全体の画像において、解剖学的に一貫性のある構造を強制するのが困難です。我々は、体積 PET ノイズ除去をガイドするために明確な周波数領域の構造的先行をウェーブレット表現によって導入する、完全に 3 次元的な拡散ベースの枠組みであるウェーブレット条件付 ControlNet（WCC-Net）を提案しました。WCC-Net は、ウェーブレットに基づく構造的ガイダンスをファーストプリングされた拡散の骨干に軽量な制御ブランチを通じて注入することによって、解剖学的構造とノイズを分離させつつ、生成表現力と 3 次元的な構造的連続性を維持します。大規模な実験により、WCC-Net は CNN、GAN、および拡散ベースの基準モデルを常に優越することが示されました。内部の 1/20 線量テストセットにおいて、WCC-Net は強力な拡散ベースラインと比較して PSNR を +1.21 dB、SSIM を +0.008 向上させ、構造歪み（GMSD）および強度誤差（NMAE）を削減しました。また、WCC-Net は未見の線量レベル（1/50 および 1/4）に対して頑健に一般化でき、優れた定量的性能と改善された体積解剖学的一貫性を達成しました。

arXiv:2601.07093v3 Announce Type: replace Abstract: Low-dose Positron Emission Tomography (PET) imaging reduces patient radiation exposure but suffers from increased noise that degrades image quality and diagnostic reliability. Although diffusion models have demonstrated strong denoising capability, their stochastic nature makes it challenging to enforce anatomically consistent structures, particularly in low signal-to-noise regimes and volumetric whole-body imaging. We propose Wavelet-Conditioned ControlNet (WCC-Net), a fully 3D diffusion-based framework that introduces explicit frequency-domain structural priors via wavelet representations to guide volumetric PET denoising. By injecting wavelet-based structural guidance into a frozen pretrained diffusion backbone through a lightweight control branch, WCC-Net decouples anatomical structure from noise while preserving generative expressiveness and 3D structural continuity. Extensive experiments demonstrate that WCC-Net consistently outperforms CNN-, GAN-, and diffusion-based baselines. On the internal 1/20-dose test set, WCC-Net improves PSNR by +1.21 dB and SSIM by +0.008 over a strong diffusion baseline, while reducing structural distortion (GMSD) and intensity error (NMAE). Moreover, WCC-Net generalizes robustly to unseen dose levels (1/50 and 1/4), achieving superior quantitative performance and improved volumetric anatomical consistency.