В статье представлена модель DiffCAS — диффузионный подход для коррекции затухания (attenuation correction) в однофотонной эмиссионной компьютерной томографии (SPECT) сердца, который не требует отдельного КТ-сканирования на этапе вывода. Традиционно для коррекции затухания в SPECT необходима КТ-карта ослабления, что увеличивает дозу облучения пациента и стоимость процедуры. DiffCAS использует диффузионную модель, обученную на парах SPECT-изображений и соответствующих КТ-картах, и генерирует синтетические карты затухания непосредственно из SPECT-данных. Ключевая особенность — физически-осведомлённый подход: модель учитывает физику ослабления гамма-излучения в тканях, что повышает точность коррекции. В экспериментах на клинических данных модель показала улучшение качества изображений: средняя абсолютная ошибка (MAE) снизилась на 18% по сравнению с базовыми методами, а коэффициент корреляции с эталонными КТ-картами достиг 0.94. Метод также продемонстрировал устойчивость к шуму и артефактам движения. Авторы отмечают, что DiffCAS может быть интегрирован в существующие клинические протоколы SPECT без изменения оборудования, что делает его перспективным для широкого внедрения в кардиологическую диагностику. Работа опубликована в журнале Artificial Intelligence in Medicine (Volume 181, ноябрь 2026 года).