論文の概要: No-reference denoising of low-dose CT projections

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.02662v1
• Date: Wed, 3 Feb 2021 13:51:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-06 03:19:27.442961
• Title: No-reference denoising of low-dose CT projections
• Title（参考訳）: 低用量CTプロジェクションの非参照 denoising
• Authors: Elvira Zainulina, Alexey Chernyavskiy, Dmitry V. Dylov
• Abstract要約: 低線量CT (LDCT) は放射線学において明らかな傾向を呈し, 患者への過剰なX線照射の回避が望まれる。 放射線線量減少は患者のリスクを減少させるが、ノイズレベルを上昇させ、画像の品質と診断値に影響を及ぼす。 1つの緩和オプションは、ディープラーニングアルゴリズムを用いてデノナイジングモデルを訓練するために、低線量および高線量CTプロジェクションのペアを検討することである。 本稿では,従来の自己監督法と異なり,新しい自己監督法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7716102039510564
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Low-dose computed tomography (LDCT) became a clear trend in radiology with an aspiration to refrain from delivering excessive X-ray radiation to the patients. The reduction of the radiation dose decreases the risks to the patients but raises the noise level, affecting the quality of the images and their ultimate diagnostic value. One mitigation option is to consider pairs of low-dose and high-dose CT projections to train a denoising model using deep learning algorithms; however, such pairs are rarely available in practice. In this paper, we present a new self-supervised method for CT denoising. Unlike existing self-supervised approaches, the proposed method requires only noisy CT projections and exploits the connections between adjacent images. The experiments carried out on an LDCT dataset demonstrate that our method is almost as accurate as the supervised approach, while also outperforming the considered self-supervised denoising methods.
• Abstract（参考訳）: 低線量CT (LDCT) は放射線学において明らかな傾向を呈し, 患者への過剰なX線照射の回避が望まれる。 放射線量の減少は患者へのリスクを減少させるが、ノイズレベルを上昇させ、画像の品質と最終的な診断値に影響を与える。 緩和の1つの選択肢は、低用量および高用量ct投影のペアを、ディープラーニングアルゴリズムを使用してノイズモデルを訓練するために考慮することである。 本稿では,CTデノイジングのための新しい自己監視法を提案する。 既存の自己教師ありアプローチとは異なり,提案手法ではノイズの多いct投影のみが必要となり,隣接画像間の接続を活用できる。 ldctデータセット上で行った実験により,本手法は教師あり手法とほぼ同等の精度を示し,自己教師あり弁別法を上回った。

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