論文の概要: Generalizable Limited-Angle CT Reconstruction via Sinogram Extrapolation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.05255v1
• Date: Tue, 9 Mar 2021 06:58:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-11 11:30:42.810176
• Title: Generalizable Limited-Angle CT Reconstruction via Sinogram Extrapolation
• Title（参考訳）: Sinogram Extrapolation によるCT画像の一般化
• Authors: Ce Wang, Haimiao Zhang, Qian Li, Kun Shang, Yuanyuan Lyu, Bin Dong, S. Kevin. Zhou
• Abstract要約: シングラム外挿モジュールの導入により,リミテッドアングルCT再構成のためのExtraPolationNetworkを提案する。 我々の再構成モデルは,既存のアプローチと同様,NIH-AAPMデータセット上での最先端性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.084877038511557
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Computed tomography (CT) reconstruction from X-ray projections acquired within a limited angle range is challenging, especially when the angle range is extremely small. Both analytical and iterative models need more projections for effective modeling. Deep learning methods have gained prevalence due to their excellent reconstruction performances, but such success is mainly limited within the same dataset and does not generalize across datasets with different distributions. Hereby we propose ExtraPolationNetwork for limited-angle CT reconstruction via the introduction of a sinogram extrapolation module, which is theoretically justified. The module complements extra sinogram information and boots model generalizability. Extensive experimental results show that our reconstruction model achieves state-of-the-art performance on NIH-AAPM dataset, similar to existing approaches. More importantly, we show that using such a sinogram extrapolation module significantly improves the generalization capability of the model on unseen datasets (e.g., COVID-19 and LIDC datasets) when compared to existing approaches.
• Abstract（参考訳）: 限られた角度範囲で得られたX線投影からCTを再構成することは特に角度範囲が極端に小さい場合に困難である。 分析モデルと反復モデルの両方が効果的なモデリングのためにより多くの投影を必要とする。 ディープラーニング手法は、優れた再構成性能のために普及しているが、その成功は主に同じデータセット内で制限されており、異なる分布を持つデータセットをまたいだ一般化はしない。 本稿では, 理論的に正当化されるシンノグラム外挿モジュールの導入により, 有限角度ct再構成のための外挿ネットワークを提案する。 モジュールは余分洞図情報およびブーツのモデル一般化可能性を補足します。 大規模な実験結果から,既存手法と同様,NIH-AAPMデータセット上での最先端性能が得られた。 さらに、このようなシングラム外挿モジュールを使用することで、既存のアプローチと比較して、目に見えないデータセット(例えば、COVID-19やLIDCデータセット)におけるモデルの一般化能力が大幅に向上することを示す。

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