論文の概要: 2-Step Sparse-View CT Reconstruction with a Domain-Specific Perceptual Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.04743v1
• Date: Tue, 8 Dec 2020 21:16:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-16 23:52:45.082481
• Title: 2-Step Sparse-View CT Reconstruction with a Domain-Specific Perceptual Network
• Title（参考訳）: ドメイン特異的知覚ネットワークを用いた2ステップスパースCT再構成
• Authors: Haoyu Wei, Florian Schiffers, Tobias W\"urfl, Daming Shen, Daniel Kim, Aggelos K. Katsaggelos, Oliver Cossairt
• Abstract要約: 本稿では,再構成を2段階に分割し,スパースビュートモグラフィのための新しい枠組みを提案する。 中間的な結果は、保存された細部とストリークアーティファクトを高度に縮小したクローズドフォームのトモグラフィー再構成を可能にする。 第2に、復元を訓練したリファインメントネットワークであるprnは、残りのアーティファクトを減らす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.577323946585755
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Computed tomography is widely used to examine internal structures in a non-destructive manner. To obtain high-quality reconstructions, one typically has to acquire a densely sampled trajectory to avoid angular undersampling. However, many scenarios require a sparse-view measurement leading to streak-artifacts if unaccounted for. Current methods do not make full use of the domain-specific information, and hence fail to provide reliable reconstructions for highly undersampled data. We present a novel framework for sparse-view tomography by decoupling the reconstruction into two steps: First, we overcome its ill-posedness using a super-resolution network, SIN, trained on the sparse projections. The intermediate result allows for a closed-form tomographic reconstruction with preserved details and highly reduced streak-artifacts. Second, a refinement network, PRN, trained on the reconstructions reduces any remaining artifacts. We further propose a light-weight variant of the perceptual-loss that enhances domain-specific information, boosting restoration accuracy. Our experiments demonstrate an improvement over current solutions by 4 dB.
• Abstract（参考訳）: CTは非破壊的に内部構造を調べるために広く用いられている。 高品質な再構成を得るためには、通常、角度アンダーサンプリングを避けるために、密度の高いサンプル軌道を取得する必要がある。 しかし、多くのシナリオはスパースビューの計測を必要とし、未確認であればストリークアーティファクトにつながる。 現在の手法では、ドメイン固有の情報をフルに利用しないため、高度にアンサンプされたデータに対する信頼性の高い再構築ができない。 まず,スパースプロジェクションを訓練した超高分解能ネットワーク,SINを用いて,再構成を2つのステップに分離して,スパース・ビュー・トモグラフィーのための新しいフレームワークを提案する。 中間的な結果は、保存された細部とストリークアーティファクトを高度に縮小したクローズドフォームのトモグラフィー再構成を可能にする。 第2に、復元を訓練したリファインメントネットワークであるprnは、残りのアーティファクトを減らす。 さらに, ドメイン固有情報を強化し, 復元精度を高めた知覚損失の軽量版を提案する。 実験では,現在のソリューションを4db改善した。

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