論文の概要: Applications of Deep Learning for Ill-Posed Inverse Problems Within Optical Tomography

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.09647v1
• Date: Sat, 21 Mar 2020 12:54:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-21 12:39:20.042675
• Title: Applications of Deep Learning for Ill-Posed Inverse Problems Within Optical Tomography
• Title（参考訳）: 光トモグラフィにおける逆問題に対するディープラーニングの応用
• Authors: Adam Peace
• Abstract要約: 医療画像の場合、古典的な逆ラドン変換は、測定されたデータからクリーンなイメージを回復するのにうまく機能する。 本稿では,X線CTの逆問題に対する古典的解法の歴史を考察するとともに,教師付き深層学習を利用した手法の現状分析を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Increasingly in medical imaging has emerged an issue surrounding the reconstruction of noisy images from raw measurement data. Where the forward problem is the generation of raw measurement data from a ground truth image, the inverse problem is the reconstruction of those images from the measurement data. In most cases with medical imaging, classical inverse Radon transforms, such as an inverse Fourier transform for MRI, work well for recovering clean images from the measured data. Unfortunately in the case of X-Ray CT, where undersampled data is very common, more than this is needed to resolve faithful and usable images. In this paper, we explore the history of classical methods for solving the inverse problem for X-Ray CT, followed by an analysis of the state of the art methods that utilize supervised deep learning. Finally, we will provide some possible avenues for research in the future.
• Abstract（参考訳）: 生の計測データからノイズ画像の再構成を取り巻く医療画像の発達が問題視されている。 前方の問題は、地上の真理画像から生計測データを生成することであるが、逆の問題は、これらの画像の計測データからの再構成である。 医療画像の場合、MRI用の逆フーリエ変換のような古典的な逆ラドン変換は、測定データからクリーンなイメージを回復するのにうまく機能する。 残念なことに、アンダーサンプルデータが非常に一般的であるX線CTでは、忠実で使用可能な画像を解決するためにこれ以上のものが必要である。 本稿では,X線CTの逆問題に対する古典的解法の歴史を考察するとともに,教師付き深層学習を利用した手法の現状分析を行った。 最後に、将来研究のためのいくつかの可能な道を提供する。

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