CT-DegradBench：CT 退化检测和严重性估计的物理基准

计算机断层扫描 (CT) 图像经常因采集伪影而降级，包括噪声、模糊、条纹、混叠和金属伪影。然而，CT 增强仍然主要使用图像质量指标进行评估，感知和临床有效性有限，而现有数据集仍然专注于孤立的恢复任务，阻碍了不同退化类型的统一基准测试。我们提出了 CT-DegradBench，这是一个在受控的单一和混合工件设置下进行 CT 退化检测和严重性估计的数据集和基准。 CT-DegradBench 能够在通用实验框架内对多个降解家族和严重程度进行系统评估。我们进一步提出 SeSpeCT（语义谱 CT 退化估计），这是一个将医学视觉语言模型的语义先验与用于伪影分析的互补频域线索相结合的框架。 SeSpeCT 使用放射学信息文本提示在多模态嵌入空间中构建 无需训练 语义质量轴，无需特定于任务的 微调，并将其与捕获特定退化频率模式的频谱特征相结合。由此产生的表示能够联合预测工件类型和严重性。实验结果表明，SeSpeCT 在单一和混合降解设置下始终优于评估的基线。该框架位于 https://github.com/yousranb/CT-DEGRADBENCH。