論文の概要: Multimodal-Boost: Multimodal Medical Image Super-Resolution using
Multi-Attention Network with Wavelet Transform
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.11684v1
- Date: Fri, 22 Oct 2021 10:13:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-10-25 22:30:31.993822
- Title: Multimodal-Boost: Multimodal Medical Image Super-Resolution using
Multi-Attention Network with Wavelet Transform
- Title（参考訳）: マルチモーダルブース:ウェーブレット変換を用いたマルチモーダル医用画像超解法
- Authors: Farah Deeba, Fayaz Ali Dharejo, Muhammad Zawish, Yuanchun Zhou, Kapal
Dev, Sunder Ali Khowaja, and Nawab Muhammad Faseeh Qureshi
- Abstract要約: 対応する画像分解能の喪失は、医用画像診断の全体的な性能を低下させる。
ディープラーニングベースのシングルイメージスーパーレゾリューション(SISR)アルゴリズムは、全体的な診断フレームワークに革命をもたらした。
本研究は,低周波データから高頻度情報を学習する深層マルチアテンションモジュールを用いたGAN(Generative Adversarial Network)を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.416279158834623
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Multimodal medical images are widely used by clinicians and physicians to
analyze and retrieve complementary information from high-resolution images in a
non-invasive manner. The loss of corresponding image resolution degrades the
overall performance of medical image diagnosis. Deep learning based single
image super resolution (SISR) algorithms has revolutionized the overall
diagnosis framework by continually improving the architectural components and
training strategies associated with convolutional neural networks (CNN) on
low-resolution images. However, existing work lacks in two ways: i) the SR
output produced exhibits poor texture details, and often produce blurred edges,
ii) most of the models have been developed for a single modality, hence,
require modification to adapt to a new one. This work addresses (i) by
proposing generative adversarial network (GAN) with deep multi-attention
modules to learn high-frequency information from low-frequency data. Existing
approaches based on the GAN have yielded good SR results; however, the texture
details of their SR output have been experimentally confirmed to be deficient
for medical images particularly. The integration of wavelet transform (WT) and
GANs in our proposed SR model addresses the aforementioned limitation
concerning textons. The WT divides the LR image into multiple frequency bands,
while the transferred GAN utilizes multiple attention and upsample blocks to
predict high-frequency components. Moreover, we present a learning technique
for training a domain-specific classifier as a perceptual loss function.
Combining multi-attention GAN loss with a perceptual loss function results in a
reliable and efficient performance. Applying the same model for medical images
from diverse modalities is challenging, our work addresses (ii) by training and
performing on several modalities via transfer learning.
- Abstract（参考訳）: マルチモーダル医療画像は、非侵襲的な方法で高解像度画像から補完情報を分析・取得するために、臨床医や医師によって広く用いられている。
対応する画像解像度の損失は、医用画像診断の全体的な性能を低下させる。
ディープラーニングベースのシングルイメージスーパーレゾリューション(sisr)アルゴリズムは、低解像度画像の畳み込みニューラルネットワーク(cnn)に関連するアーキテクチャコンポーネントとトレーニング戦略を継続的に改善することで、全体的な診断フレームワークに革命をもたらした。
しかし、既存の作業には2つの方法がない。
一 生成したSR出力は、テクスチャの詳細が乏しく、しばしばぼやけた縁を生じる。
ii) ほとんどのモデルは単一のモダリティのために開発されているため、新しいモダリティに適応するには修正が必要となる。
この仕事の住所
(i)低周波データから高頻度情報を学習するために,GAN(Generative Adversarial Network)と深層マルチアテンションモジュールを提案する。
既存のganに基づくアプローチは良好なsr結果を得たが、sr出力のテクスチャの詳細は特に医療画像に不足していることが実験的に確認されている。
提案するSRモデルにおけるウェーブレット変換(WT)とGANの統合は、テキストに関する上記の制限に対処する。
WTはLR画像を複数の周波数帯域に分割し、転送されたGANは複数の注目ブロックとアップサンプルブロックを使用して高周波成分を予測する。
さらに,知覚損失関数としてドメイン固有分類器を訓練する学習手法を提案する。
マルチアテンションGAN損失と知覚的損失関数を組み合わせることで、信頼性と効率のよい性能が得られる。
多様なモダリティから医療画像に同じモデルを適用するのは困難です
(二)トランスファーラーニングによる複数のモダリティの訓練及び実施。
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