論文の概要: Eformer: Edge Enhancement based Transformer for Medical Image Denoising

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.08044v1
• Date: Thu, 16 Sep 2021 15:18:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-17 17:36:20.897069
• Title: Eformer: Edge Enhancement based Transformer for Medical Image Denoising
• Title（参考訳）: Eformer: エッジ強調に基づく医用画像復調用トランス
• Authors: Achleshwar Luthra, Harsh Sulakhe, Tanish Mittal, Abhishek Iyer, Santosh Yadav
• Abstract要約: エンコーダデコーダネットワークを構築する新しいアーキテクチャであるEformer - Edge拡張ベースのトランスフォーマーを提案する。 オーバーラップしないウィンドウベースの自己アテンションは、計算要求を減らす変圧器ブロックで使用される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this work, we present Eformer - Edge enhancement based transformer, a novel architecture that builds an encoder-decoder network using transformer blocks for medical image denoising. Non-overlapping window-based self-attention is used in the transformer block that reduces computational requirements. This work further incorporates learnable Sobel-Feldman operators to enhance edges in the image and propose an effective way to concatenate them in the intermediate layers of our architecture. The experimental analysis is conducted by comparing deterministic learning and residual learning for the task of medical image denoising. To defend the effectiveness of our approach, our model is evaluated on the AAPM-Mayo Clinic Low-Dose CT Grand Challenge Dataset and achieves state-of-the-art performance, $i.e.$, 43.487 PSNR, 0.0067 RMSE, and 0.9861 SSIM. We believe that our work will encourage more research in transformer-based architectures for medical image denoising using residual learning.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,医療用画像復調用トランスフォーマブロックを用いたエンコーダデコーダネットワークを構築する新しいアーキテクチャであるEformer-Edge拡張ベーストランスフォーマを提案する。 非オーバーラップウィンドウベースの自己アテンションは、計算要求を減らすトランスフォーマーブロックで使用される。 この研究はさらに、学習可能なソベル・フェルドマン演算子を組み込んで、画像のエッジを強化し、アーキテクチャの中間層にそれらを結合する効果的な方法を提案します。 医用画像復調作業における決定論的学習と残留学習を比較して実験分析を行う。 AAPM-Mayo Clinical Low-Dose CT Grand Challenge Dataset を用いて提案手法の有効性を検証し,43.487 PSNR,0.0067 RMSE,0.9861 SSIM の最先端性能を実現する。 私たちの研究は、残差学習を用いた医用画像分類のためのトランスフォーマーベースのアーキテクチャの研究をさらに促進すると信じています。

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