論文の概要: Multi-layer Residual Sparsifying Transform (MARS) Model for Low-dose CT Image Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.06144v3
• Date: Fri, 28 May 2021 10:12:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-08 23:37:33.597062
• Title: Multi-layer Residual Sparsifying Transform (MARS) Model for Low-dose CT Image Reconstruction
• Title（参考訳）: 低線量CT画像再構成のための多層残留スペーシング変換(MARS)モデル
• Authors: Xikai Yang, Yong Long, Saiprasad Ravishankar
• Abstract要約: 教師なしの方法で学習した新しい多層モデルに基づく画像再構成手法を開発した。 提案フレームワークは、画像の古典的スカラー化変換モデルを、Multi-lAyer Residual Sparsifying transform (MARS)モデルに拡張する。 限られた正規線量画像から教師なしの方法で層間変換を学習する効率的なブロック座標降下アルゴリズムを導出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.37556184089774
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Signal models based on sparse representations have received considerable attention in recent years. On the other hand, deep models consisting of a cascade of functional layers, commonly known as deep neural networks, have been highly successful for the task of object classification and have been recently introduced to image reconstruction. In this work, we develop a new image reconstruction approach based on a novel multi-layer model learned in an unsupervised manner by combining both sparse representations and deep models. The proposed framework extends the classical sparsifying transform model for images to a Multi-lAyer Residual Sparsifying transform (MARS) model, wherein the transform domain data are jointly sparsified over layers. We investigate the application of MARS models learned from limited regular-dose images for low-dose CT reconstruction using Penalized Weighted Least Squares (PWLS) optimization. We propose new formulations for multi-layer transform learning and image reconstruction. We derive an efficient block coordinate descent algorithm to learn the transforms across layers, in an unsupervised manner from limited regular-dose images. The learned model is then incorporated into the low-dose image reconstruction phase. Low-dose CT experimental results with both the XCAT phantom and Mayo Clinic data show that the MARS model outperforms conventional methods such as FBP and PWLS methods based on the edge-preserving (EP) regularizer in terms of two numerical metrics (RMSE and SSIM) and noise suppression. Compared with the single-layer learned transform (ST) model, the MARS model performs better in maintaining some subtle details.
• Abstract（参考訳）: 近年,スパース表現に基づく信号モデルが注目されている。 一方で、深層ニューラルネットワークとして知られる機能層からなる深層モデルは、オブジェクトの分類に非常に成功しており、最近では画像再構成に導入されている。 本研究では,スパース表現と深層モデルを組み合わせることで,教師なしの方法で学習した新しい多層モデルに基づく画像再構成手法を提案する。 提案するフレームワークは、画像の古典的なスパース化変換モデルを拡張し、多層残差スパース化変換(mars)モデルに拡張する。 我々はPenalized Weighted Least Squares (PWLS) 最適化を用いた低線量CT再構成のための限られた正則線量画像から得られたMARSモデルの適用について検討した。 多層変換学習と画像再構成のための新しい定式化を提案する。 限られた正規線量画像から教師なしの方法で層間変換を学習する効率的なブロック座標降下アルゴリズムを導出する。 そして、学習したモデルを低線量画像再構成フェーズに組み込む。 XCATファントムとマヨクリニックのデータによる低線量CT実験の結果、MARSモデルは2つの数値指標(RMSEとSSIM)とノイズ抑制の観点から、エッジ保存(EP)正則化(EP)に基づくFBPやPWLS法などの従来の手法よりも優れていた。 単層学習変換(ST)モデルと比較して、MARSモデルは微妙な詳細を維持するのに優れている。

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