論文の概要: Investigation of domain gap problem in several deep-learning-based CT metal artefact reduction methods

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.12983v1
• Date: Thu, 25 Nov 2021 09:36:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-29 17:52:45.704378
• Title: Investigation of domain gap problem in several deep-learning-based CT metal artefact reduction methods
• Title（参考訳）: 深層学習型ct金属アーティファクト低減法における領域ギャップ問題の検討
• Authors: Muge Du, Kaichao Liang, Yinong Liu, Yuxiang Xing
• Abstract要約: シミュレーションデータに基づいて訓練された手法は、実用的なデータではうまく機能しない。 I-DL-MARとDudoNetはトルソデータセットの実用的なデータに有効である。 いずれの方法も, 歯科用データセットの実用データに満足して機能しない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4316550366482357
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Metal artefacts in CT images may disrupt image quality and interfere with diagnosis. Recently many deep-learning-based CT metal artefact reduction (MAR) methods have been proposed. Current deep MAR methods may be troubled with domain gap problem, where methods trained on simulated data cannot perform well on practical data. In this work, we experimentally investigate two image-domain supervised methods, two dual-domain supervised methods and two image-domain unsupervised methods on a dental dataset and a torso dataset, to explore whether domain gap problem exists or is overcome. We find that I-DL-MAR and DudoNet are effective for practical data of the torso dataset, indicating the domain gap problem is solved. However, none of the investigated methods perform satisfactorily on practical data of the dental dataset. Based on the experimental results, we further analyze the causes of domain gap problem for each method and dataset, which may be beneficial for improving existing methods or designing new ones. The findings suggest that the domain gap problem in deep MAR methods remains to be addressed.
• Abstract（参考訳）: ct画像中の金属アーティファクトは、画像品質を乱し、診断を妨げる可能性がある。 近年, 深層学習に基づくCT金属アーチファクト削減法が多数提案されている。 現在の深層MAR法は、シミュレーションデータで訓練された手法が実用的なデータではうまく動作しない領域ギャップ問題に悩まされる可能性がある。 本研究では,2つの画像領域監督法,2つの二重領域監督法,および2つの画像領域監督法を歯科用データセットと胴体用データセット上で実験的に検討し,領域ギャップ問題が存在するか克服されているかを検討した。 我々は, i-dl-mar と dudonet がtorsoデータセットの実用データに有効であることを見出し, 領域ギャップ問題を解く。 しかし, いずれの方法も歯科用データセットの実用データに満足して機能しない。 実験結果に基づき,既存手法の改善や新手法の設計に有用と思われる各手法とデータセットに対するドメインギャップ問題の原因をさらに分析する。 その結果,深部MAR法における領域ギャップ問題は未解決であることが示唆された。

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