論文の概要: Adaptively Re-weighting Multi-Loss Untrained Transformer for Sparse-View Cone-Beam CT Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.12476v1
• Date: Wed, 23 Mar 2022 15:16:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-24 15:20:31.586756
• Title: Adaptively Re-weighting Multi-Loss Untrained Transformer for Sparse-View Cone-Beam CT Reconstruction
• Title（参考訳）: Sparse-View Cone-Beam CT 再構成のための適応的再重み付け多損失無拘束変圧器
• Authors: Minghui Wu, Yangdi Xu, Yingying Xu, Guangwei Wu, Qingqing Chen, Hongxiang Lin
• Abstract要約: 本研究では、CBCT逆解器をトレーニングデータなしで適合させる新しい非学習変換器を提案する。 主に、数十億のネットワーク重みのトレーニングされていない3次元変換器と、可変重みを持つ多層損失関数で構成されている。 その結果, 画像品質の指標に有意な改善がみられた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.6763887816682543
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Cone-Beam Computed Tomography (CBCT) has been proven useful in diagnosis, but how to shorten scanning time with lower radiation dosage and how to efficiently reconstruct 3D image remain as the main issues for clinical practice. The recent development of tomographic image reconstruction on sparse-view measurements employs deep neural networks in a supervised way to tackle such issues, whereas the success of model training requires quantity and quality of the given paired measurements/images. We propose a novel untrained Transformer to fit the CBCT inverse solver without training data. It is mainly comprised of an untrained 3D Transformer of billions of network weights and a multi-level loss function with variable weights. Unlike conventional deep neural networks (DNNs), there is no requirement of training steps in our approach. Upon observing the hardship of optimising Transformer, the variable weights within the loss function are designed to automatically update together with the iteration process, ultimately stabilising its optimisation. We evaluate the proposed approach on two publicly available datasets: SPARE and Walnut. The results show a significant performance improvement on image quality metrics with streak artefact reduction in the visualisation. We also provide a clinical report by an experienced radiologist to assess our reconstructed images in a diagnosis point of view. The source code and the optimised models are available from the corresponding author on request at the moment.
• Abstract（参考訳）: コーンビームct(cbct)は診断に有用であることが証明されているが、低放射線量でスキャン時間を短縮し、3d画像を効率的に再構築する方法が臨床における主要な課題である。 近年のsparse-view計測による断層画像再構成の進展は, 深層ニューラルネットワークを用いてこのような課題に対処しているが, モデルトレーニングの成功には, 与えられた対の計測/画像の量と品質が必要となる。 本研究では、CBCT逆解器をトレーニングデータなしで適合させる新しい非学習変換器を提案する。 主に、数十億のネットワーク重みのトレーニングされていない3次元変換器と、可変重みを持つ多層損失関数で構成されている。 従来のディープニューラルネットワーク(DNN)とは異なり、我々のアプローチではトレーニングステップは必要ありません。 最適化トランスフォーマーの難しさを観察すると、損失関数内の変動重みは繰り返し処理とともに自動的に更新され、最終的に最適化が安定化される。 提案手法をSPAREとWalnutの2つの公開データセットで評価した。 その結果,画像の視認性が低下し,画像品質指標の性能が著しく向上した。 また, 診断の観点から, 再建画像の評価を行うため, 経験者による臨床報告も行った。 ソースコードと最適化されたモデルは現在、要求に応じて対応する著者から入手可能である。

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