論文の概要: Multi-Cycle-Consistent Adversarial Networks for CT Image Denoising
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.12130v1
- Date: Thu, 27 Feb 2020 14:44:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-28 09:15:53.436163
- Title: Multi-Cycle-Consistent Adversarial Networks for CT Image Denoising
- Title（参考訳）: CT画像デノイングのための多サイクル共振器ネットワーク
- Authors: Jinglan Liu, Yukun Ding, Jinjun Xiong, Qianjun Jia, Meiping Huang,
Jian Zhuang, Bike Xie, Chun-Chen Liu, Yiyu Shi
- Abstract要約: 近年,CCADN(Cycle-Consistent Adversarial Denoising Network)が最先端の成果を上げている。
本稿では、中間ドメインを構築し、局所的およびグローバル的サイクル整合性の両方を強制するマルチサイクル整合対向ネットワーク(MCCAN)を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.647625621113296
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: CT image denoising can be treated as an image-to-image translation task where
the goal is to learn the transform between a source domain $X$ (noisy images)
and a target domain $Y$ (clean images). Recently, cycle-consistent adversarial
denoising network (CCADN) has achieved state-of-the-art results by enforcing
cycle-consistent loss without the need of paired training data. Our detailed
analysis of CCADN raises a number of interesting questions. For example, if the
noise is large leading to significant difference between domain $X$ and domain
$Y$, can we bridge $X$ and $Y$ with an intermediate domain $Z$ such that both
the denoising process between $X$ and $Z$ and that between $Z$ and $Y$ are
easier to learn? As such intermediate domains lead to multiple cycles, how do
we best enforce cycle-consistency? Driven by these questions, we propose a
multi-cycle-consistent adversarial network (MCCAN) that builds intermediate
domains and enforces both local and global cycle-consistency. The global
cycle-consistency couples all generators together to model the whole denoising
process, while the local cycle-consistency imposes effective supervision on the
process between adjacent domains. Experiments show that both local and global
cycle-consistency are important for the success of MCCAN, which outperforms the
state-of-the-art.
- Abstract（参考訳）: CT画像のデノイズ化は、ソースドメインの$X$(ノイズ画像)とターゲットドメインの$Y$(クリーン画像)との変換を学ぶことを目標とする画像から画像への変換タスクとして扱うことができる。
近年、CCADN(Cycle-Consistent Adversarial Denoising Network)は、ペアトレーニングデータを必要としないサイクル-Consistent Losを強制することで、最先端の成果を上げている。
CCADNの詳細な分析は、多くの興味深い疑問を提起する。
例えば、ノイズが大きい場合、ドメイン $x$ とドメイン $y$ の間に大きな差が生じた場合、中間ドメイン $z$ で$x$ と $y$ を橋渡しできますか?
このような中間ドメインが複数のサイクルにつながるので、どのようにしてサイクル一貫性を強制するか?
そこで本研究では,中間ドメインを構築し,局所的およびグローバル的サイクル一貫性を強制するマルチサイクル整合逆ネットワーク (mccan) を提案する。
グローバルサイクル整合性は、すべてのジェネレータを結合してデノナイジングプロセス全体をモデル化し、一方、局所サイクル整合性は隣り合うドメイン間のプロセスに効果的な監督を課す。
実験の結果,局地的・グローバルなサイクル整合性がMCCANの成功に重要であることが明らかとなった。
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