論文の概要: DuDoTrans: Dual-Domain Transformer Provides More Attention for Sinogram Restoration in Sparse-View CT Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.10790v1
• Date: Sun, 21 Nov 2021 10:41:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-23 16:47:13.008711
• Title: DuDoTrans: Dual-Domain Transformer Provides More Attention for Sinogram Restoration in Sparse-View CT Reconstruction
• Title（参考訳）: DuDoTrans-Dual-Domain Transformer : Sparse-View CTにおけるSinogram Restorationの注意力向上
• Authors: Ce Wang, Kun Shang, Haimiao Zhang, Qian Li, Yuan Hui, and S. Kevin Zhou
• Abstract要約: 撮像過程におけるヨウ素の放射線は 不可逆的な損傷を引き起こす スパースビューCT画像に現れるアーティファクトを緩和する反復モデルが提案されているが,コストが高すぎる。 textbfDual-textbfDomain textbfDuDoTransを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.358197688568463
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While Computed Tomography (CT) reconstruction from X-ray sinograms is necessary for clinical diagnosis, iodine radiation in the imaging process induces irreversible injury, thereby driving researchers to study sparse-view CT reconstruction, that is, recovering a high-quality CT image from a sparse set of sinogram views. Iterative models are proposed to alleviate the appeared artifacts in sparse-view CT images, but the computation cost is too expensive. Then deep-learning-based methods have gained prevalence due to the excellent performances and lower computation. However, these methods ignore the mismatch between the CNN's \textbf{local} feature extraction capability and the sinogram's \textbf{global} characteristics. To overcome the problem, we propose \textbf{Du}al-\textbf{Do}main \textbf{Trans}former (\textbf{DuDoTrans}) to simultaneously restore informative sinograms via the long-range dependency modeling capability of Transformer and reconstruct CT image with both the enhanced and raw sinograms. With such a novel design, reconstruction performance on the NIH-AAPM dataset and COVID-19 dataset experimentally confirms the effectiveness and generalizability of DuDoTrans with fewer involved parameters. Extensive experiments also demonstrate its robustness with different noise-level scenarios for sparse-view CT reconstruction. The code and models are publicly available at https://github.com/DuDoTrans/CODE
• Abstract（参考訳）: x線シンノグラムからのct再構成は臨床診断に必須であるが、画像中のヨウ素放射線は可逆的損傷を誘発し、研究者は、シンノグラムビューのばらばらな集合から高品質のct画像を回収する、スパースビューct再構成の研究を促す。 スパースビューCT画像に現れるアーティファクトを緩和する反復モデルが提案されているが,計算コストは高すぎる。 そして、優れた性能と低い計算量により、ディープラーニングベースの手法が普及した。 しかし、これらの手法は cnn の \textbf{local} 特徴抽出能力と sinogram の \textbf{global} 特徴とのミスマッチを無視する。 この問題を克服するために,トランスフォーマの長距離依存性モデリング機能と拡張されたシンノグラムと生のシンノグラムの両方によるct画像の再構成による情報的シンノグラムの復元を同時に行うために, \textbf{du}al-\textbf{do}main \textbf{trans}former (\textbf{dudotrans})を提案する。 このような新しい設計により、NIH-AAPMデータセットとCOVID-19データセットの再構成性能は、より少ないパラメータでDuDoTransの有効性と一般化性を実験的に確認する。 広汎な実験は、スパースビューCT再構成のための異なるノイズレベルシナリオで頑健さを示す。 コードとモデルはhttps://github.com/DuDoTrans/CODEで公開されている。

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