論文の概要: TED-net: Convolution-free T2T Vision Transformer-based Encoder-decoder Dilation network for Low-dose CT Denoising

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.04650v1
• Date: Tue, 8 Jun 2021 19:26:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-11 11:10:27.772557
• Title: TED-net: Convolution-free T2T Vision Transformer-based Encoder-decoder Dilation network for Low-dose CT Denoising
• Title（参考訳）: TED-net: 畳み込みのないT2Tビジョン変換器を用いた低用量CT用エンコーダデコーダディレーションネットワーク
• Authors: Dayang Wang, Zhan Wu, Hengyong Yu
• Abstract要約: LDCT復号アルゴリズムのファミリを充実させるために,畳み込みフリーの視覚変換器ベースデコーダディレーションネットワーク(TED-net)を提案する。 AAPM-MayoクリニックLDCTグランドチャレンジデータセットを用いて,本モデルの評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.2227817530931535
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Low dose computed tomography is a mainstream for clinical applications. How-ever, compared to normal dose CT, in the low dose CT (LDCT) images, there are stronger noise and more artifacts which are obstacles for practical applications. In the last few years, convolution-based end-to-end deep learning methods have been widely used for LDCT image denoising. Recently, transformer has shown superior performance over convolution with more feature interactions. Yet its ap-plications in LDCT denoising have not been fully cultivated. Here, we propose a convolution-free T2T vision transformer-based Encoder-decoder Dilation net-work (TED-net) to enrich the family of LDCT denoising algorithms. The model is free of convolution blocks and consists of a symmetric encoder-decoder block with sole transformer. Our model is evaluated on the AAPM-Mayo clinic LDCT Grand Challenge dataset, and results show outperformance over the state-of-the-art denoising methods.
• Abstract（参考訳）: 低線量CTは臨床応用の主流である。 低線量CT (LDCT) 画像では, 通常の線量CTと比較して, より強いノイズやアーチファクトがあり, 実用上の障害となっている。 ここ数年、畳み込みに基づくエンドツーエンドのディープラーニング手法がLDCT画像の復調に広く利用されている。 近年, コンボリューション性能が向上し, 機能的相互作用が向上している。 しかし,LDCTの脱臭効果は十分には認められていない。 本稿では、畳み込みのないT2Tビジョン変換器をベースとしたエンコーダデコーダディレーションネットワーク(TED-net)を提案する。 モデルには畳み込みブロックがなく、対称エンコーダ・デコーダブロックと単独変換器で構成される。 本モデルは,aapm-mayoクリニックldctグランドチャレンジデータセットを用いて評価し,最先端のデノイジング法に対する性能評価を行った。

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