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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