論文の概要: CyTran: Cycle-Consistent Transformers for Non-Contrast to Contrast CT Translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.06400v1
• Date: Tue, 12 Oct 2021 23:25:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-14 14:37:44.409214
• Title: CyTran: Cycle-Consistent Transformers for Non-Contrast to Contrast CT Translation
• Title（参考訳）: CyTran: ノンコントラストCT変換のためのサイクル一貫性変換器
• Authors: Nicolae-Catalin Ristea, Andreea-Iuliana Miron, Olivian Savencu, Mariana-Iuliana Georgescu, Nicolae Verga, Fahad Shahbaz Khan, Radu Tudor Ionescu
• Abstract要約: コントラストCTを非コントラストCTに変換する手法を提案する。 提案手法は、CyTranを略して、サイクル一貫性のある生成逆転変換器に基づいている。 実験の結果、CyTranは競合するすべての手法より優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.30529320370788
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a novel approach to translate unpaired contrast computed tomography (CT) scans to non-contrast CT scans and the other way around. Solving this task has two important applications: (i) to automatically generate contrast CT scans for patients for whom injecting contrast substance is not an option, and (ii) to enhance alignment between contrast and non-contrast CT by reducing the differences induced by the contrast substance before registration. Our approach is based on cycle-consistent generative adversarial convolutional transformers, for short, CyTran. Our neural model can be trained on unpaired images, due to the integration of a cycle-consistency loss. To deal with high-resolution images, we design a hybrid architecture based on convolutional and multi-head attention layers. In addition, we introduce a novel data set, Coltea-Lung-CT-100W, containing 3D triphasic lung CT scans (with a total of 37,290 images) collected from 100 female patients. Each scan contains three phases (non-contrast, early portal venous, and late arterial), allowing us to perform experiments to compare our novel approach with state-of-the-art methods for image style transfer. Our empirical results show that CyTran outperforms all competing methods. Moreover, we show that CyTran can be employed as a preliminary step to improve a state-of-the-art medical image alignment method. We release our novel model and data set as open source at: https://github.com/ristea/cycle-transformer.
• Abstract（参考訳）: コントラストct(unpaired contrast ct)スキャンを非コントラストctスキャンに変換する方法を提案する。 このタスクの解決には2つの重要な応用がある。 (i)造影剤を投与しない患者に対して、造影ctスキャンを自動的に生成すること、及び (ii)登録前のコントラスト物質による差を低減し、コントラストctと非コントラストctとのアライメントを高める。 提案手法は、CyTranを略して、サイクル一貫性のある生成逆転変換器に基づいている。 我々のニューラルモデルは、サイクル一貫性損失の統合のため、未ペア画像でトレーニングすることができる。 高解像度画像を扱うために,畳み込み層と多面的アテンション層に基づくハイブリッドアーキテクチャを設計する。 また,100名の女性患者から収集した3次元肺CT(計37,290画像)を含む新しいデータセットColtea-Lung-CT-100Wを導入する。 各スキャンには3つの位相(非コントラスト、早期門脈、後期動脈)が含まれており、新しいアプローチと最新の画像スタイル転送法を比較する実験を行うことができる。 実験の結果、CyTranは競合するすべての手法より優れています。 また,最新の医用画像アライメント法を改善するための予備的なステップとして,CyTranを使用できることを示す。 私たちは、新しいモデルとデータセットをオープンソースとしてリリースします。

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