論文の概要: Deep High-Resolution Network for Low Dose X-ray CT Denoising

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.00599v1
• Date: Mon, 1 Feb 2021 02:54:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-02 15:50:21.928843
• Title: Deep High-Resolution Network for Low Dose X-ray CT Denoising
• Title（参考訳）: 低線量x線ct用深部高分解能ネットワーク
• Authors: Ti Bai, Dan Nguyen, Biling Wang and Steve Jiang
• Abstract要約: 深層学習技術は低線量CT法(LDCT)に用いられている。 DLデノ化画像の解像度が損なわれ、臨床価値は低下している。 高分解能ネットワーク(HRNet)を導入して,より効率的なデノイザを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1852406625172216
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Low Dose Computed Tomography (LDCT) is clinically desirable due to the reduced radiation to patients. However, the quality of LDCT images is often sub-optimal because of the inevitable strong quantum noise. Inspired by their unprecedent success in computer vision, deep learning (DL)-based techniques have been used for LDCT denoising. Despite the promising noise removal ability of DL models, people have observed that the resolution of the DL-denoised images is compromised, decreasing their clinical value. Aiming at relieving this problem, in this work, we developed a more effective denoiser by introducing a high-resolution network (HRNet). Since HRNet consists of multiple branches of subnetworks to extract multiscale features which are later fused together, the quality of the generated features can be substantially enhanced, leading to improved denoising performance. Experimental results demonstrated that the introduced HRNet-based denoiser outperforms the benchmarked UNet-based denoiser in terms of superior image resolution preservation ability while comparable, if not better, noise suppression ability. Quantitative metrics in terms of root-mean-squared-errors (RMSE)/structure similarity index (SSIM) showed that the HRNet-based denoiser can improve the values from 113.80/0.550 (LDCT) to 55.24/0.745 (HRNet), in comparison to 59.87/0.712 for the UNet-based denoiser.
• Abstract（参考訳）: 低線量CT (LDCT) は, 患者に対する放射線量が少ないため, 臨床的に望ましい。 しかし、LDCT画像の品質は、必然的に強い量子ノイズのため、しばしば準最適である。 コンピュータビジョンにおける未熟な成功にインスパイアされたディープラーニング(DL)ベースの技術は、LDCTのノイズ除去に使用されています。 DLモデルの有望なノイズ除去能力にもかかわらず、DLデノ化画像の分解能は損なわれ、臨床価値は低下している。 本研究では,この問題の軽減を目的とした高分解能ネットワーク(HRNet)の導入により,より効率的なデノイザーを開発した。 hrnetはサブネットワークの複数のブランチで構成され、後に融合されるマルチスケールな特徴を抽出するため、生成された特徴の品質が大幅に向上し、ノイズ除去性能が向上する。 実験結果から, HRNetをベースとしたデノイザは, ノイズ抑制能力に比較して, 優れた画像分解能保持能の点で, ベンチマークしたUNetベースのデノイザよりも優れた性能を示した。 root-mean-squared-errors (RMSE)/structure similarity index (SSIM)により、HRNetベースの denoiser は 113.80/0.550 (LDCT) から 55.24/0.745 (HRNet) に値を改善することができ、UNetベースの denoiser の 59.87/0.712 と比較できる。

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