論文の概要: STAN-CT: Standardizing CT Image using Generative Adversarial Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.01307v1
• Date: Thu, 2 Apr 2020 23:43:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-17 10:13:47.779983
• Title: STAN-CT: Standardizing CT Image using Generative Adversarial Network
• Title（参考訳）: STAN-CT:ジェネレーティブ・ディバイサル・ネットワークを用いたCT画像の標準化
• Authors: Md Selim, Jie Zhang, Baowei Fei, Guo-Qiang Zhang and Jin Chen
• Abstract要約: 我々は,CT画像の標準化と標準化のためにSTAN-CTと呼ばれるエンドツーエンドのソリューションを提案する。 STAN-CTは, 数ラウンドのジェネレータトレーニングで標準画像プロトコルのデータ分散を効果的に学習できる新しいGANモデルと, 体系的な画像品質制御を備えたDICOM再構築パイプラインの2つのコンポーネントから構成される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.660781755744312
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Computed tomography (CT) plays an important role in lung malignancy diagnostics and therapy assessment and facilitating precision medicine delivery. However, the use of personalized imaging protocols poses a challenge in large-scale cross-center CT image radiomic studies. We present an end-to-end solution called STAN-CT for CT image standardization and normalization, which effectively reduces discrepancies in image features caused by using different imaging protocols or using different CT scanners with the same imaging protocol. STAN-CT consists of two components: 1) a novel Generative Adversarial Networks (GAN) model that is capable of effectively learning the data distribution of a standard imaging protocol with only a few rounds of generator training, and 2) an automatic DICOM reconstruction pipeline with systematic image quality control that ensure the generation of high-quality standard DICOM images. Experimental results indicate that the training efficiency and model performance of STAN-CT have been significantly improved compared to the state-of-the-art CT image standardization and normalization algorithms.
• Abstract（参考訳）: CTは肺悪性度診断と治療評価において重要な役割を担い、正確な医療提供を促進する。 しかし、パーソナライズされた画像プロトコルの使用は、大規模なCT画像研究において課題となっている。 我々は,CT画像の標準化と標準化のためにSTAN-CTと呼ばれるエンドツーエンドのソリューションを提案し,異なる画像プロトコルを用いたり,同じ画像プロトコルで異なるCTスキャナを使用したりすることで,画像特徴の相違を効果的に低減する。 STAN-CTは2つのコンポーネントから構成される。 1) 数ラウンドのジェネレータトレーニングで標準画像プロトコルのデータ配信を効果的に学習できる新しいGANモデル 2) 高品質な標準DICOM画像の生成を確実にする画像品質制御を備えたDICOM自動再構築パイプライン。 その結果、stan-ctのトレーニング効率とモデル性能は、最先端のct画像標準化と正規化アルゴリズムと比較して大幅に向上した。

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