論文の概要: MIST-net: Multi-domain Integrative Swin Transformer network for Sparse-View CT Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.14831v1
• Date: Sun, 28 Nov 2021 14:43:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-02 09:09:28.402795
• Title: MIST-net: Multi-domain Integrative Swin Transformer network for Sparse-View CT Reconstruction
• Title（参考訳）: MIST-net:スパークビューCT再構成のためのマルチドメイン統合スウィントランスネットワーク
• Authors: Jiayi Pan, Weiwen Wu, Zhifan Gao and Heye Zhang
• Abstract要約: マルチドメイン統合スウィントランスネットワーク(MIST-net)を提案する。 提案したMIST-netは、フレキシブルネットワークアーキテクチャを用いて、データ、残像、画像、残像からの豪華なドメイン特徴を組み込んだ。 48ビューの数値データセットを用いた実験により,提案したMIST-netは画像品質を向上し,特徴回復とエッジ保護を実現した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.620837759518855
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The deep learning-based tomographic image reconstruction have been attracting much attention among these years. The sparse-view data reconstruction is one of typical underdetermined inverse problems, how to reconstruct high-quality CT images from dozens of projections is still a challenge in practice. To address this challenge, in this article we proposed a Multi-domain Integrative Swin Transformer network (MIST-net). First, the proposed MIST-net incorporated lavish domain features from data, residual-data, image, and residual-image using flexible network architectures. Here, the residual-data and residual-image domains network components can be considered as the data consistency module to eliminate interpolation errors in both residual data and image domains, and then further retain image details. Second, to detect the image features and further protect image edge, the trainable Sobel Filter was incorporated into the network to improve the encode-decode ability. Third, with the classical Swin transformer, we further designed the high-quality reconstruction transformer (i.e., Recformer) to improve the reconstruction performance. The Recformer inherited the power of Swin transformer to capture the global and local features of the reconstructed image. The experiments on the numerical datasets with 48 views demonstrated our proposed MIST-net provided higher reconstructed image quality with small feature recovery and edge protection than other competitors including the advanced unrolled networks. The quantitative results show that our MIST-net also obtained the best performance. The trained network was transferred to the real cardiac CT dataset with 48 views, the reconstruction results further validated the advantages of our MIST-net and further demonstrated the good robustness of our MIST in clinical applications.
• Abstract（参考訳）: 近年,深層学習に基づく断層画像再構成が注目されている。 スパースビューデータ再構成は典型的な逆問題の一つであり、数十の投影から高品質なCT画像を再構成する方法は、実際は難しい課題である。 この課題に対処するため,本稿ではマルチドメイン統合スウィントランスネットワーク(MIST-net)を提案する。 まず,提案するmist-netには,フレキシブルネットワークアーキテクチャを用いたデータ,残差データ,画像,残差画像からの豪華なドメイン特徴が組み込まれている。 ここでは、残差データと残差画像ドメインのネットワークコンポーネントをデータ一貫性モジュールとみなし、残差データと画像ドメインの両方の補間エラーを排除し、さらに画像の詳細を保持する。 第2に、画像特徴を検出し、さらに画像エッジを保護するため、トレーニング可能なsobelフィルタがネットワークに組み込まれ、エンコード復号能力が向上した。 第3に,従来のスウィン変圧器を用いて,さらに高品質な復元変圧器 (recformer) の設計を行い,復元性能の向上を図る。 RecformerはSwin変換器のパワーを継承し、再構成された画像のグローバルな特徴とローカルな特徴を捉えた。 48ビューの数値データセットを用いた実験により,提案するmist-netは,高度な未ロールネットワークを含む他の競合製品に比べて,機能回復とエッジ保護の少ない高い再構成画像品質を提供することを示した。 その結果,MIST-netも最高の性能を示した。 トレーニングしたネットワークは,48ビューで実心CTデータセットに転送され,再建の結果,MIST-netの利点がさらに検証され,臨床応用におけるMISTの優れた堅牢性も証明された。

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