Fugu-MT 論文翻訳(概要): Neural Computed Tomography

論文の概要: Neural Computed Tomography

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.06574v1
Date: Mon, 17 Jan 2022 18:50:58 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-01-19 17:46:30.785788
Title: Neural Computed Tomography
Title（参考訳）: ニューラルCT
Authors: Kunal Gupta, Brendan Colvert and Francisco Contijoch
Abstract要約: 一連のプロジェクションの取得時の運動は、CT再構成において重要な運動アーティファクトにつながる可能性がある。動作成果物から解放された時間分解画像を生成するための新しい再構成フレームワークであるNeuralCTを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7188280334580197
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Motion during acquisition of a set of projections can lead to significant motion artifacts in computed tomography reconstructions despite fast acquisition of individual views. In cases such as cardiac imaging, motion may be unavoidable and evaluating motion may be of clinical interest. Reconstructing images with reduced motion artifacts has typically been achieved by developing systems with faster gantry rotation or using algorithms which measure and/or estimate the displacements. However, these approaches have had limited success due to both physical constraints as well as the challenge of estimating/measuring non-rigid, temporally varying, and patient-specific motions. We propose a novel reconstruction framework, NeuralCT, to generate time-resolved images free from motion artifacts. Our approaches utilizes a neural implicit approach and does not require estimation or modeling of the underlying motion. Instead, boundaries are represented using a signed distance metric and neural implicit framework. We utilize `analysis-by-synthesis' to identify a solution consistent with the acquired sinogram as well as spatial and temporal consistency constraints. We illustrate the utility of NeuralCT in three progressively more complex scenarios: translation of a small circle, heartbeat-like change in an ellipse's diameter, and complex topological deformation. Without hyperparameter tuning or change to the architecture, NeuralCT provides high quality image reconstruction for all three motions, as compared to filtered backprojection, using mean-square-error and Dice metrics.
Abstract（参考訳）: プロジェクションの集合の獲得時の運動は、個々のビューの迅速な獲得にもかかわらず、計算トモグラフィー再構成において重要な運動アーティファクトをもたらす可能性がある。心臓画像などの場合、運動は避けられない可能性があり、運動の評価は臨床的に興味深い。運動アーティファクトを縮小した画像の再構成は、ガントリー回転を速くするシステムや、変位を計測・推定するアルゴリズムの開発によって達成されている。しかし、これらのアプローチは、物理的制約と非剛性、時間的変化、患者固有の動作の推定/測定の課題の両方により、成功に至らなかった。本稿では,運動アーチファクトのない時間分解画像を生成するための新しい再構成フレームワークneuralctを提案する。提案手法はニューラルネットワークによる暗黙的アプローチを応用し,基礎となる動作の推定やモデル化を必要としない。代わりに、境界は符号付き距離メトリックとニューラルネットワークの暗黙のフレームワークを使って表現される。得られたシンノグラムと一致した解の同定と,空間的および時間的一貫性の制約の同定に,「合成による分析」を用いる。我々は,小さな円の変換,楕円径の心拍変化,複雑な位相変形という,より複雑な3つのシナリオにおけるニューラルctの有用性を説明する。ハイパーパラメータチューニングやアーキテクチャの変更がなければ、NeuralCTは平均2乗誤差とDiceメトリクスを使用してフィルタされたバックプロジェクションと比較して、3つの動作すべてに対して高品質なイメージ再構成を提供する。

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