論文の概要: Deep Learning for Biomedical Image Reconstruction: A Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.12351v1
- Date: Wed, 26 Feb 2020 18:45:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-28 15:54:16.754462
- Title: Deep Learning for Biomedical Image Reconstruction: A Survey
- Title(参考訳): 生体画像再構成のための深層学習:調査
- Authors: Hanene Ben Yedder and Ben Cardoen and Ghassan Hamarneh
- Abstract要約: レコンストラクションアルゴリズムは、取得ハードウェアによって収集された信号を解釈可能な画像に変換する。
小型のハンドヘルドデバイスにバイオメディカルイメージングを配置するには、精度とレイテンシの微妙なバランスが必要である。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 13.731287452287754
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Medical imaging is an invaluable resource in medicine as it enables to peer
inside the human body and provides scientists and physicians with a wealth of
information indispensable for understanding, modelling, diagnosis, and
treatment of diseases. Reconstruction algorithms entail transforming signals
collected by acquisition hardware into interpretable images. Reconstruction is
a challenging task given the ill-posed of the problem and the absence of exact
analytic inverse transforms in practical cases. While the last decades
witnessed impressive advancements in terms of new modalities, improved temporal
and spatial resolution, reduced cost, and wider applicability, several
improvements can still be envisioned such as reducing acquisition and
reconstruction time to reduce patient's exposure to radiation and discomfort
while increasing clinics throughput and reconstruction accuracy. Furthermore,
the deployment of biomedical imaging in handheld devices with small power
requires a fine balance between accuracy and latency.
- Abstract(参考訳): 医用画像は人体の内部を覗き見することができ、疾患の理解、モデリング、診断、治療に欠かせない情報を科学者や医師に提供するため、医学において貴重な資源である。
レコンストラクションアルゴリズムは、取得ハードウェアによって収集された信号を解釈可能な画像に変換する。
再構成は、問題の不備と実例における正確な解析的逆変換の欠如を考えると、難しい課題である。
過去数十年間、新たなモダリティの進歩、時間的・空間的解像度の向上、コスト削減、適用性の向上が見られたが、患者の放射線曝露や不快感の軽減、クリニックのスループットの向上、再建精度の向上など、いくつかの改善が期待できる。
さらに、小型のハンドヘルドデバイスにおけるバイオメディカルイメージングの展開には、精度とレイテンシの微妙なバランスが必要である。
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