Fugu-MT 論文翻訳(概要): MITNet: GAN Enhanced Magnetic Induction Tomography Based on Complex CNN

論文の概要: MITNet: GAN Enhanced Magnetic Induction Tomography Based on Complex CNN

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.07911v1
Date: Tue, 16 Feb 2021 01:42:31 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-02-17 15:04:56.606026
Title: MITNet: GAN Enhanced Magnetic Induction Tomography Based on Complex CNN
Title（参考訳）: MITNet:複雑なCNNに基づくGAN強化磁気誘導トモグラフィ
Authors: Zuohui Chen, Qing Yuan, Xujie Song, Cheng Chen, Dan Zhang, Yun Xiang, Ruigang Liu, and Qi Xuan
Abstract要約: 本論文では, 複合畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を基盤として, MITNet と名付けた, ジェネレーション・アドバーサリ・ネットワーク (GAN) 強化 MIT 手法を提案する。実世界のデータセットによる実験結果から,最先端の手法を25.27%上回る性能が得られた。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.053866599861625
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Magnetic induction tomography (MIT) is an efficient solution for long-term brain disease monitoring, which focuses on reconstructing bio-impedance distribution inside the human brain using non-intrusive electromagnetic fields. However, high-quality brain image reconstruction remains challenging since reconstructing images from the measured weak signals is a highly non-linear and ill-conditioned problem. In this work, we propose a generative adversarial network (GAN) enhanced MIT technique, named MITNet, based on a complex convolutional neural network (CNN). The experimental results on the real-world dataset validate the performance of our technique, which outperforms the state-of-art method by 25.27%.
Abstract（参考訳）: 磁気誘導トモグラフィ(MIT)は、非侵襲的な電磁場を用いたヒト脳内の生体インピーダンス分布の再構築に焦点を当てた長期脳疾患モニタリングのための効率的なソリューションです。しかし、計測された弱信号からの画像再構成は高度に非線形で不調な問題であるため、高品質な脳画像再構成は依然として困難である。本研究では,複合畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を基盤として,GAN(ジェネレーション・アドバーサリ・ネットワーク)強化MIT技術であるMITNet(MITNet)を提案する。実世界のデータセットによる実験結果から,最先端の手法を25.27%上回る性能が得られた。

関連論文リスト

Semantic Neural Decoding via Cross-Modal Generation [76.90290593360983]
本稿では,fMRI信号を直接符号化し,意味情報を抽出するエンドツーエンドフレームワークSemanSigを提案する。 SemanSigは、大規模なfMRIデータセットの事前トレーニングを必要としない。
論文参考訳（メタデータ） (2023-03-26T14:14:58Z)
Unsupervised Domain Transfer with Conditional Invertible Neural Networks [83.90291882730925]
条件付き可逆ニューラルネットワーク(cINN)に基づくドメイン転送手法を提案する。提案手法は本質的に,その可逆的アーキテクチャによるサイクル一貫性を保証し,ネットワークトレーニングを最大限効率的に行うことができる。提案手法は,2つの下流分類タスクにおいて,現実的なスペクトルデータの生成を可能にし,その性能を向上する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-03-17T18:00:27Z)
ERNAS: An Evolutionary Neural Architecture Search for Magnetic Resonance Image Reconstructions [0.688204255655161]
加速MRIの一般的なアプローチは、k空間データをアンサンプすることである。アンサンプはスキャン手順を高速化する一方で、画像内のアーティファクトを生成し、アーティファクトのない画像を生成するために高度な再構築アルゴリズムが必要である。本研究では、新しい進化的ニューラルネットワーク探索アルゴリズムを用いて、最適化されたニューラルネットワークを用いて、アンダーサンプルデータからのMRI再構成を行った。
論文参考訳（メタデータ） (2022-06-15T03:42:18Z)
Scale-Equivariant Unrolled Neural Networks for Data-Efficient Accelerated MRI Reconstruction [33.82162420709648]
本稿では,大規模同変畳み込みニューラルネットワークを用いたニューラルネットワークの近位演算子をモデル化する。我々のアプローチは、同じメモリ制約下での最先端のアンロールニューラルネットワークに対する強力な改善を示す。
論文参考訳（メタデータ） (2022-04-21T23:29:52Z)
Data and Physics Driven Learning Models for Fast MRI -- Fundamentals and Methodologies from CNN, GAN to Attention and Transformers [72.047680167969]
本稿では,畳み込みニューラルネットワークや生成的敵ネットワークに基づく手法を含む,高速MRIのためのディープラーニングに基づくデータ駆動手法を紹介する。 MRI加速のための物理とデータ駆動モデルの結合に関する研究について詳述する。最後に, 臨床応用について紹介し, マルチセンター・マルチスキャナー研究における高速MRI技術におけるデータ調和の重要性と説明可能なモデルについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (2022-04-01T22:48:08Z)
InDuDoNet+: A Model-Driven Interpretable Dual Domain Network for Metal Artifact Reduction in CT Images [53.4351366246531]
InDuDoNet+と呼ばれる新しい解釈可能な二重ドメインネットワークを構築し、CT画像の微細な埋め込みを行う。異なる組織間のCT値を分析し,InDuDoNet+の事前観測ネットワークにマージすることで,その一般化性能を著しく向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (2021-12-23T15:52:37Z)
Characterization Multimodal Connectivity of Brain Network by Hypergraph GAN for Alzheimer's Disease Analysis [30.99183477161096]
脳ネットワークを特徴付けるマルチモーダル・ニューロイメージングデータは、現在、アルツハイマー病(AD)解析の高度な技術である。 DTI と rs-fMRI の組合せから脳ネットワークのマルチモーダル接続を生成するための新しいハイパーグラフ生成支援ネットワーク (HGGAN) を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-07-21T09:02:29Z)
Adaptive Gradient Balancing for UndersampledMRI Reconstruction and Image-to-Image Translation [60.663499381212425]
本研究では,新しい適応勾配バランス手法を併用したwasserstein生成逆ネットワークを用いて,画質の向上を図る。 MRIでは、他の技術よりも鮮明な画像を生成する高品質の再構築を維持しながら、アーティファクトを最小限に抑えます。
論文参考訳（メタデータ） (2021-04-05T13:05:22Z)
ShuffleUNet: Super resolution of diffusion-weighted MRIs using deep learning [47.68307909984442]
SISR(Single Image Super-Resolution)は、1つの低解像度入力画像から高解像度(HR)の詳細を得る技術である。ディープラーニングは、大きなデータセットから事前知識を抽出し、低解像度の画像から優れたMRI画像を生成します。
論文参考訳（メタデータ） (2021-02-25T14:52:23Z)
DAN-Net: Dual-Domain Adaptive-Scaling Non-local Network for CT Metal Artifact Reduction [15.225899631788973]
金属インプラントはCTスキャンでX線を著しく減衰させ、再構成された画像に深刻なアーティファクトをもたらす。 CTにおける金属アーチファクト低減(MAR)のためのネットワークモデルがいくつか提案されている。 MARのための新しいデュアルドメイン適応スケーリング非ローカルネットワーク(DAN-Net)を紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (2021-02-16T08:09:16Z)
Enhanced MRI Reconstruction Network using Neural Architecture Search [22.735244777008422]
残差基本ブロックを用いたMRI再構成ネットワークを提案する。基本ブロック内の各セルに対して、差別化可能なニューラルアーキテクチャサーチ(NAS)技術を用いて、最適な操作を自動的に選択する。この新しい異種ネットワークは2つの公開データセットで評価され、現在の最先端の手法よりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (2020-08-19T03:44:31Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。