論文の概要: Real-Time Limited-View CT Inpainting and Reconstruction with Dual Domain
Based on Spatial Information
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.07594v1
- Date: Tue, 19 Jan 2021 12:42:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-23 04:02:35.428137
- Title: Real-Time Limited-View CT Inpainting and Reconstruction with Dual Domain
Based on Spatial Information
- Title（参考訳）: 空間情報に基づくデュアルドメインによるリアルタイムリミテッドビューctインペインティングと再構成
- Authors: Ken Deng, Chang Sun, Yitong Liu, Hongwen Yang
- Abstract要約: 本研究では,空間情報に基づく有限視点ct画像品質を上昇させる,深層学習に基づく3段階アルゴリズムを提案する。
実験では, 後方3分の1を切断したRadonデータを復元, 復元し, 40.209のPSNR, 0.943のSSIMを実現し, テクスチャを正確に提示する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.8438089867929905
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Low-dose Computed Tomography is a common issue in reality. Current reduction,
sparse sampling and limited-view scanning can all cause it. Between them,
limited-view CT is general in the industry due to inevitable mechanical and
physical limitation. However, limited-view CT can cause serious imaging problem
on account of its massive information loss. Thus, we should effectively utilize
the scant prior information to perform completion. It is an undeniable fact
that CT imaging slices are extremely dense, which leads to high continuity
between successive images. We realized that fully exploit the spatial
correlation between consecutive frames can significantly improve restoration
results in video inpainting. Inspired by this, we propose a deep learning-based
three-stage algorithm that hoist limited-view CT imaging quality based on
spatial information. In stage one, to better utilize prior information in the
Radon domain, we design an adversarial autoencoder to complement the Radon
data. In the second stage, a model is built to perform inpainting based on
spatial continuity in the image domain. At this point, we have roughly restored
the imaging, while its texture still needs to be finely repaired. Hence, we
propose a model to accurately restore the image in stage three, and finally
achieve an ideal inpainting result. In addition, we adopt FBP instead of
SART-TV to make our algorithm more suitable for real-time use. In the
experiment, we restore and reconstruct the Radon data that has been cut the
rear one-third part, they achieve PSNR of 40.209, SSIM of 0.943, while
precisely present the texture.
- Abstract（参考訳）: 低線量CTは現実の一般的な問題である。
現在の削減、スパースサンプリング、限定的なビュースキャンがすべて原因です。
それらの間には、機械的・物理的制限が避けられないため、業界ではリミテッドビューCTが一般的である。
しかし, 限られた視野CTは, 膨大な情報損失を考慮し, 深刻な画像障害を引き起こす可能性がある。
したがって、スキャン済みの事前情報を有効活用して完了させる。
CT画像スライスは非常に密度が高く、連続した画像間の連続性が高いことは、否定できない事実である。
その結果,連続フレーム間の空間相関を十分に活用することで,映像インパインティングにおける復元結果を大幅に改善できることがわかった。
そこで本研究では,空間情報に基づく限定視点CT画像品質を向上する深層学習に基づく3段階アルゴリズムを提案する。
ステージ1では、Radonドメインの事前情報をよりよく活用するために、Radonデータを補完する対向オートエンコーダを設計する。
第2段階では、画像領域の空間連続性に基づくインペインティングを行うためのモデルが構築される。
この時点では、画像は概ね復元されているが、テクスチャはいまだに細かく修復する必要がある。
そこで我々は,ステージ3の画像を正確に復元するモデルを提案し,最終的に理想的な塗装結果を得る。
さらに,SART-TVの代わりにFBPを採用し,リアルタイム利用に適したアルゴリズムを提案する。
実験では, 後方3分の1を切断したRadonデータを復元, 復元し, 40.209のPSNR, 0.943のSSIMを実現し, テクスチャを正確に提示する。
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