Fugu-MT 論文翻訳(概要): Three Dimensional MR Image Synthesis with Progressive Generative Adversarial Networks

論文の概要: Three Dimensional MR Image Synthesis with Progressive Generative Adversarial Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.05218v1
Date: Fri, 18 Dec 2020 16:38:40 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-05-01 18:01:26.931117
Title: Three Dimensional MR Image Synthesis with Progressive Generative Adversarial Networks
Title（参考訳）: プログレッシブ生成逆ネットワークを用いた3次元mr画像合成
Authors: Muzaffer \"Ozbey, Mahmut Yurt, Salman Ul Hassan Dar, Tolga \c{C}ukur
Abstract要約: 断面モデルはモデルの複雑さを減少させるが、不連続性アーティファクトにつながる可能性がある。随意モデルは不連続なアーティファクトを緩和するが、モデルの複雑さの増加によって空間分解能が失われる可能性がある。個々の方向をまたいでより単純な合成タスクにより目標体積を漸進的に回復する新しいモデルを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Mainstream deep models for three-dimensional MRI synthesis are either cross-sectional or volumetric depending on the input. Cross-sectional models can decrease the model complexity, but they may lead to discontinuity artifacts. On the other hand, volumetric models can alleviate the discontinuity artifacts, but they might suffer from loss of spatial resolution due to increased model complexity coupled with scarce training data. To mitigate the limitations of both approaches, we propose a novel model that progressively recovers the target volume via simpler synthesis tasks across individual orientations.
Abstract（参考訳）: 3次元MRI合成の主ストリーム深部モデルは、入力に応じて断面的または体積的である。断面モデルはモデルの複雑さを減少させるが、不連続な成果物につながる可能性がある。一方で、ボリュームモデルは不連続なアーティファクトを軽減できるが、モデルの複雑さの増加とトレーニングデータの不足により、空間分解能が失われる可能性がある。両手法の限界を緩和するため,各方向を横断する単純な合成タスクにより,目標音量を段階的に回復するモデルを提案する。

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