論文の概要: Noise2Inverse: Self-supervised deep convolutional denoising for tomography

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.11801v3
• Date: Tue, 15 Sep 2020 08:27:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-05 05:45:55.104125
• Title: Noise2Inverse: Self-supervised deep convolutional denoising for tomography
• Title（参考訳）: ノイズ2逆:トモグラフィのための自己教師型深部畳み込み
• Authors: Allard A. Hendriksen, Daniel M. Pelt and K. Joost Batenburg
• Abstract要約: Noise2Inverseは、線形画像再構成アルゴリズムのためのディープCNNに基づくDenoising法である。 そこで我々は,そのような学習がCNNを実際に獲得することを示す理論的枠組みを構築した。 シミュレーションCTデータセットにおいて、Noss2Inverseはピーク信号対雑音比と構造類似度指数の改善を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recovering a high-quality image from noisy indirect measurements is an important problem with many applications. For such inverse problems, supervised deep convolutional neural network (CNN)-based denoising methods have shown strong results, but the success of these supervised methods critically depends on the availability of a high-quality training dataset of similar measurements. For image denoising, methods are available that enable training without a separate training dataset by assuming that the noise in two different pixels is uncorrelated. However, this assumption does not hold for inverse problems, resulting in artifacts in the denoised images produced by existing methods. Here, we propose Noise2Inverse, a deep CNN-based denoising method for linear image reconstruction algorithms that does not require any additional clean or noisy data. Training a CNN-based denoiser is enabled by exploiting the noise model to compute multiple statistically independent reconstructions. We develop a theoretical framework which shows that such training indeed obtains a denoising CNN, assuming the measured noise is element-wise independent and zero-mean. On simulated CT datasets, Noise2Inverse demonstrates an improvement in peak signal-to-noise ratio and structural similarity index compared to state-of-the-art image denoising methods and conventional reconstruction methods, such as Total-Variation Minimization. We also demonstrate that the method is able to significantly reduce noise in challenging real-world experimental datasets.
• Abstract（参考訳）: ノイズの多い間接測定から高品質な画像を復元することは、多くのアプリケーションにおいて重要な問題である。 このような逆問題に対して、教師付き深層畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づく denoising method は強い結果を示しているが、これらの教師付き手法の成功は、同様の測定の高品質なトレーニングデータセットの可用性に大きく依存している。 画像の復調には、2つの異なるピクセルのノイズが非相関であると仮定することで、個別のトレーニングデータセットなしでトレーニングを可能にする方法が利用できる。 しかし、この仮定は逆問題には当てはまらないため、既存の手法によって生成された復号化画像にアーチファクトが生じる。 本稿では,線形画像再構成アルゴリズムのための深層cnnに基づく雑音除去手法である noise2inverse を提案する。 CNNベースのデノイザの訓練は、複数の統計的に独立した再構成を計算するためにノイズモデルを利用する。 本研究では,実測ノイズが要素的に独立かつゼロ平均であると仮定して,そのような学習が実演CNNが得られることを示す理論的枠組みを開発する。 シミュレーションctデータセットでは, ピーク信号対雑音比と構造類似度指数が, 最先端画像の雑音化法や全変動最小化などの従来の再構成法と比較して改善されていることを示す。 また,本手法は実世界の課題実験データセットにおいて,ノイズを著しく低減できることを実証する。

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