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GLUS: Guidance Loss Driven Plug-and-Play Diffusion for Ultrasound Image Super-Resolution

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  • Additional Information
    • Contributors:
      CoMputational imagINg anD viSion (IRIT-MINDS); Institut de recherche en informatique de Toulouse (IRIT); Université Toulouse Capitole (UT Capitole); Communauté d'universités et établissements de Toulouse (Comue de Toulouse)-Communauté d'universités et établissements de Toulouse (Comue de Toulouse)-Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J); Communauté d'universités et établissements de Toulouse (Comue de Toulouse)-Communauté d'universités et établissements de Toulouse (Comue de Toulouse)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP); Communauté d'universités et établissements de Toulouse (Comue de Toulouse)-Université de Toulouse (EPE UT); Communauté d'universités et établissements de Toulouse (Comue de Toulouse)-Toulouse Mind & Brain Institut (TMBI); Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J); Communauté d'universités et établissements de Toulouse (Comue de Toulouse)-Communauté d'universités et établissements de Toulouse (Comue de Toulouse)-Université de Toulouse (EPE UT); Communauté d'universités et établissements de Toulouse (Comue de Toulouse)-Université Toulouse Capitole (UT Capitole); Communauté d'universités et établissements de Toulouse (Comue de Toulouse); ANR-23-CE45-0002,SONATINE,estimation haute-résolution du flux sanguin cérébral basée sur l'imagerie ultrasonore ultrarapide(2023)
    • Publication Information:
      CCSD
    • Publication Date:
      2026
    • Collection:
      Université Toulouse 2 - Jean Jaurès: HAL
    • Subject Terms:
      London; United Kingdom
    • Abstract:
      International audience ; This paper introduces GLUS, a novel training-free plugand-play framework for ultrasound (US) super-resolution. GLUS extends the residual plug-and-play paradigm by incorporating a tailored guidance energy function to capture the domain-specific characteristics of US data. The proposed framework operates without the need for pre-training, offering a practical and efficient solution for enhancing US image resolution. Experiments on both simulated and in vivo data show that GLUS consistently outperforms existing benchmarks, achieving superior quantitative and qualitative results.
    • Online Access:
      https://hal.science/hal-05388086
      https://hal.science/hal-05388086v1/document
      https://hal.science/hal-05388086v1/file/1571220397%20paper.pdf
    • Rights:
      https://about.hal.science/hal-authorisation-v1/ ; info:eu-repo/semantics/OpenAccess
    • Accession Number:
      edsbas.9063CED6