概要
ReCo-Diffは、スパースビューCT（低線量CT）における画像再構成のための、残差条件付き決定論的サンプリングに基づくコールド拡散手法です。
このツールは、残差の一貫性を明示的に強制することで、拡散プロセス中のエラー蓄積を抑制し、特にデータが極めて少ない環境（18ビューなど）でも安定した再構成を実現します。
また、単一の学習済みモデルで異なるビュー設定（18/36/72ビュー）に対応でき、追加のファインチューニングが不要なため、高い汎用性と実用性を持ちます。
医療画像処理、特にCT再構成や拡散モデルを研究する開発者や研究者に適しています。
互換性・特徴
- Python
- CLI
- 機械学習
- GPU必須
- 医療画像処理
- 拡散モデル
基本情報
| ライセンス | MIT |
| Stars | 2 |
| カテゴリ | 画像生成 |
| アクティビティ | low |