論文の概要: Sparse-view Cone Beam CT Reconstruction using Data-consistent Supervised and Adversarial Learning from Scarce Training Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.09318v1
• Date: Sun, 23 Jan 2022 17:08:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-26 09:21:34.060080
• Title: Sparse-view Cone Beam CT Reconstruction using Data-consistent Supervised and Adversarial Learning from Scarce Training Data
• Title（参考訳）: Data-Consistent Supervised and Adversarial Learning を用いたスカーストレーニングデータからのスパースビューコーンビームCT再構成
• Authors: Anish Lahiri, Marc Klasky, Jeffrey A. Fessler and Saiprasad Ravishankar
• Abstract要約: 利用可能なプロジェクションの数が減少するにつれて、従来の再建技術は不十分に機能する。 ディープラーニングベースの再構築は、十分なトレーニングデータが利用可能であればパフォーマンスが向上するので、アプリケーションにおいて多くの注目を集めています。 本研究は,CT投影数とトレーニングデータの両方が極端に限られている場合に,画像再構成に焦点をあてる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.325532306485755
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Reconstruction of CT images from a limited set of projections through an object is important in several applications ranging from medical imaging to industrial settings. As the number of available projections decreases, traditional reconstruction techniques such as the FDK algorithm and model-based iterative reconstruction methods perform poorly. Recently, data-driven methods such as deep learning-based reconstruction have garnered a lot of attention in applications because they yield better performance when enough training data is available. However, even these methods have their limitations when there is a scarcity of available training data. This work focuses on image reconstruction in such settings, i.e., when both the number of available CT projections and the training data is extremely limited. We adopt a sequential reconstruction approach over several stages using an adversarially trained shallow network for 'destreaking' followed by a data-consistency update in each stage. To deal with the challenge of limited data, we use image subvolumes to train our method, and patch aggregation during testing. To deal with the computational challenge of learning on 3D datasets for 3D reconstruction, we use a hybrid 3D-to-2D mapping network for the 'destreaking' part. Comparisons to other methods over several test examples indicate that the proposed method has much potential, when both the number of projections and available training data are highly limited.
• Abstract（参考訳）: 医用画像から産業用環境まで様々な用途において,対象物を通して限られた投影からCT画像の再構成が重要である。 利用可能な投影回数が減少するにつれて、fdkアルゴリズムやモデルベース反復再構成法といった従来の再構成手法は性能が低下する。 近年,深層学習に基づく再構築などのデータ駆動手法は,十分なトレーニングデータが得られると性能が向上するため,アプリケーションに多くの注目を集めている。 しかし、これらの方法でさえ、利用可能なトレーニングデータが少ない場合に制限がある。 この研究は、利用可能なct投影数とトレーニングデータの両方が極めて制限された場合に、このような設定で画像再構成に焦点を当てている。 本研究では,複数の段階にまたがる逐次的再構成手法を用いて,各段階におけるデータ一貫性更新を行った。 限られたデータを扱うために、私たちは画像サブボリュームを使用してメソッドをトレーニングし、テスト中にアグリゲーションをパッチします。 3次元復元のための3次元データセット学習の計算課題に対処するため,destreakingの部分ではハイブリッド3d-to2dマッピングネットワークを用いる。 いくつかの試験例に対する他の手法との比較から,提案手法は投射数と利用可能なトレーニングデータの両方が極めて限定されている場合に,非常に有益であることが示された。

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