論文の概要: Weight Encode Reconstruction Network for Computed Tomography in a Semi-Case-Wise and Learning-Based Way

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.00893v1
• Date: Fri, 2 Oct 2020 09:46:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-12 01:25:05.138920
• Title: Weight Encode Reconstruction Network for Computed Tomography in a Semi-Case-Wise and Learning-Based Way
• Title（参考訳）: 半ケースワイズおよび学習に基づくctのためのウェイトエンコード再構成ネットワーク
• Authors: Hujie Pan, Xuesong Li, Min Xu
• Abstract要約: 本稿では,上述の問題に対処するため,Weight Encode Reconstruction Network (WERNet) という半ケース単位の学習手法を提案する。 モデルは、ボクセルセットのラベルなしで自己教師された方法で訓練される。 WERNetでは、再構成された結果は、基底真理と0.999以上のコサイン類似性で得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.12296615494658
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Classic algebraic reconstruction technology (ART) for computed tomography requires pre-determined weights of the voxels for projecting pixel values. However, such weight cannot be accurately obtained due to the limitation of the physical understanding and computation resources. In this study, we propose a semi-case-wise learning-based method named Weight Encode Reconstruction Network (WERNet) to tackle the issues mentioned above. The model is trained in a self-supervised manner without the label of a voxel set. It contains two branches, including the voxel weight encoder and the voxel attention part. Using gradient normalization, we are able to co-train the encoder and voxel set numerically stably. With WERNet, the reconstructed result was obtained with a cosine similarity greater than 0.999 with the ground truth. Moreover, the model shows the extraordinary capability of denoising comparing to the classic ART method. In the generalization test of the model, the encoder is transferable from a voxel set with complex structure to the unseen cases without the deduction of the accuracy.
• Abstract（参考訳）: 計算トモグラフィーのための古典的代数的再構成技術(ART)は、画素値の投影のためにボクセルの事前決定された重みを必要とする。 しかし、物理的な理解と計算資源の制限のため、そのような重量は正確には得られない。 本研究では,上述の問題に対処するため,Weight Encode Reconstruction Network (WERNet) という半ケースワイズ学習方式を提案する。 モデルは、ボクセル集合のラベルを付けずに、自己監督で訓練される。 ボクセル重みエンコーダとボクセル注意部とを含む2つの枝を含む。 勾配正規化を用いてエンコーダとボクセルセットを数値的に安定的にコトレーニングすることができる。 wernet では、再構成の結果は 0.999 以上のコサイン類似性と基底真理で得られた。 さらに, 従来のART法と比較した場合, 従来のART法と比較すると, 異常なノイズ発生能力を示す。 モデルの一般化テストでは、エンコーダは複雑な構造を持つボクセル集合から、精度の推論なしに、見えないケースへ転送可能である。

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