論文の概要: Fourth-Order Nonlocal Tensor Decomposition Model for Spectral Computed Tomography

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.14361v1
• Date: Tue, 27 Oct 2020 15:14:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-02 12:50:58.541126
• Title: Fourth-Order Nonlocal Tensor Decomposition Model for Spectral Computed Tomography
• Title（参考訳）: スペクトルctのための4次非局所テンソル分解モデル
• Authors: Xiang Chen, Wenjun Xia, Yan Liu, Hu Chen, Jiliu Zhou, Yi Zhang
• Abstract要約: 分光CT(Spectral Computed Tomography)は、光子計数検出器(PCD)を用いて、異なるエネルギービンからのスペクトル像を再構成することができる。 スペクトル分率の限られた光子と計数率により、再構成されたスペクトル画像は通常、ひどいノイズに悩まされる。 本稿では,スペクトルCT画像再構成(FONT-SIR)のための4階非局所テンソル分解モデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.03088101097943
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Spectral computed tomography (CT) can reconstruct spectral images from different energy bins using photon counting detectors (PCDs). However, due to the limited photons and counting rate in the corresponding spectral fraction, the reconstructed spectral images usually suffer from severe noise. In this paper, a fourth-order nonlocal tensor decomposition model for spectral CT image reconstruction (FONT-SIR) method is proposed. Similar patches are collected in both spatial and spectral dimensions simultaneously to form the basic tensor unit. Additionally, principal component analysis (PCA) is applied to extract latent features from the patches for a robust and efficient similarity measure. Then, low-rank and sparsity decomposition is performed on the produced fourth-order tensor unit, and the weighted nuclear norm and total variation (TV) norm are used to enforce the low-rank and sparsity constraints, respectively. The alternating direction method of multipliers (ADMM) is adopted to optimize the objective function. The experimental results with our proposed FONT-SIR demonstrates a superior qualitative and quantitative performance for both simulated and real data sets relative to several state-of-the-art methods, in terms of noise suppression and detail preservation.
• Abstract（参考訳）: 分光CT(Spectral Computed Tomography)は、光子計数検出器(PCD)を用いて異なるエネルギービンからスペクトル画像を再構成することができる。 しかし、限られた光子と対応するスペクトル分率の計数速度のため、再構成されたスペクトル画像は通常、激しいノイズを被る。 本稿では,スペクトルCT画像再構成法(FONT-SIR)のための4階非局所テンソル分解モデルを提案する。 同様のパッチは空間次元とスペクトル次元の両方で同時に収集され、基本テンソル単位を形成する。 さらに、主成分分析(PCA)を用いてパッチから潜時特徴を抽出し、堅牢で効率的な類似度測定を行う。 そして、生成した第4次テンソルユニット上で低ランク及びスパーシティ分解を行い、重み付き核ノルムおよび全変動(tv)ノルムを用いて、低ランク及びスパーシティ制約を強制する。 目的関数を最適化するために乗算器の交互方向法(ADMM)を採用する。 提案したFONT-SIRによる実験結果から,音の抑制やディテール保存の観点から,複数の最先端手法と比較して,シミュレーションおよび実データセットの質的,定量的な性能が向上した。

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