論文の概要: Scale factor point spread function matching: Beyond aliasing in image resampling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.06440v1
• Date: Sat, 16 Jan 2021 11:40:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-28 06:49:29.265291
• Title: Scale factor point spread function matching: Beyond aliasing in image resampling
• Title（参考訳）: scale factor point spread function matching: beyond aliasing in image resampling
• Authors: M. Jorge Cardoso, Marc Modat, Tom Vercauteren, Sebastien Ourselin
• Abstract要約: 撮像装置はNyquist-Shannonサンプリング定理を利用して、設計によるエイリアシングと冗長なオーバーサンプリングの両方を避ける。 医用画像再サンプリングでは、画像は連続関数と見なされ、空間変換によって歪められ、通常の格子上にサンプリングされる。 本論文では, 臨床応用における重要なバイアスにつながる可能性のある, エイリアシングを含むアーティファクトを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.81150027600776
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Imaging devices exploit the Nyquist-Shannon sampling theorem to avoid both aliasing and redundant oversampling by design. Conversely, in medical image resampling, images are considered as continuous functions, are warped by a spatial transformation, and are then sampled on a regular grid. In most cases, the spatial warping changes the frequency characteristics of the continuous function and no special care is taken to ensure that the resampling grid respects the conditions of the sampling theorem. This paper shows that this oversight introduces artefacts, including aliasing, that can lead to important bias in clinical applications. One notable exception to this common practice is when multi-resolution pyramids are constructed, with low-pass "anti-aliasing" filters being applied prior to downsampling. In this work, we illustrate why similar caution is needed when resampling images under general spatial transformations and propose a novel method that is more respectful of the sampling theorem, minimising aliasing and loss of information. We introduce the notion of scale factor point spread function (sfPSF) and employ Gaussian kernels to achieve a computationally tractable resampling scheme that can cope with arbitrary non-linear spatial transformations and grid sizes. Experiments demonstrate significant (p<1e-4) technical and clinical implications of the proposed method.
• Abstract（参考訳）: 撮像装置はNyquist-Shannonサンプリング定理を利用して、設計によるエイリアシングと冗長なオーバーサンプリングの両方を避ける。 逆に、医用画像再サンプリングでは、画像は連続関数と見なされ、空間変換によって歪められ、通常の格子上にサンプリングされる。 ほとんどの場合、空間的ワーピングは連続関数の周波数特性を変化させ、サンプリング定理の条件を再サンプリンググリッドが尊重するように特別に注意を払わない。 本研究は,臨床応用において重要なバイアスとなるアーティファクト(エイリアスなど)を導入することを示唆する。 この一般的な慣習の特筆すべき例外は、ダウンサンプリングの前に低パスの「アンチエイリアシング」フィルタが適用されるマルチ解像度ピラミッドが構築されていることである。 本研究では,一般空間変換下で画像のサンプリングを行う際に類似した注意が必要である理由を説明し,サンプリング定理をより尊重する新しい手法を提案し,エイリアスと情報の損失を最小化する。 本稿では,sfpsf(scale factor point spread function)の概念を導入し,任意の非線形空間変換やグリッドサイズに対応する計算可能な再サンプリングスキームを実現するためにガウス核を用いる。 p<1e-4) の臨床的および臨床的意義を示す実験を行った。

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