論文の概要: Stable Optimization for Large Vision Model Based Deep Image Prior in Cone-Beam CT Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.12476v2
• Date: Sun, 28 Jan 2024 13:08:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-31 01:18:05.006091
• Title: Stable Optimization for Large Vision Model Based Deep Image Prior in Cone-Beam CT Reconstruction
• Title（参考訳）: コーンビームCT画像再構成に先立つ大視野画像の安定的最適化
• Authors: Minghui Wu, Yangdi Xu, Yingying Xu, Guangwei Wu, Qingqing Chen, Hongxiang Lin
• Abstract要約: LVM(Large Vision Model)は、最近医療画像のタスクにおいて大きな可能性を実証した。 Deep Image Prior(DIP)は、トレーニングされていないニューラルネットワークを効果的にガイドし、トレーニングデータなしで高品質のCBCT画像を生成する。 スパースビューCBCTのためのフォワードモデルフリーDIPモデルの安定最適化法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.558735319783205
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Vision Model (LVM) has recently demonstrated great potential for medical imaging tasks, potentially enabling image enhancement for sparse-view Cone-Beam Computed Tomography (CBCT), despite requiring a substantial amount of data for training. Meanwhile, Deep Image Prior (DIP) effectively guides an untrained neural network to generate high-quality CBCT images without any training data. However, the original DIP method relies on a well-defined forward model and a large-capacity backbone network, which is notoriously difficult to converge. In this paper, we propose a stable optimization method for the forward-model-free, LVM-based DIP model for sparse-view CBCT. Our approach consists of two main characteristics: (1) multi-scale perceptual loss (MSPL) which measures the similarity of perceptual features between the reference and output images at multiple resolutions without the need for any forward model, and (2) a reweighting mechanism that stabilizes the iteration trajectory of MSPL. One shot optimization is used to simultaneously and stably reweight MSPL and optimize LVM. We evaluate our approach on two publicly available datasets: SPARE and Walnut. The results show significant improvements in both image quality metrics and visualization that demonstrates reduced streak artifacts. The source code is available upon request.
• Abstract（参考訳）: 最近、LVM(Large Vision Model)は医療画像のタスクにおいて大きな可能性を示しており、訓練に大量のデータを必要とするにもかかわらず、スパースビューコーンビームCT(CBCT)の画像強調を可能にする可能性がある。 一方、Deep Image Prior(DIP)は、訓練されていないニューラルネットワークを効果的にガイドし、トレーニングデータなしで高品質のCBCT画像を生成する。 しかし、元のDIP法は、よく定義されたフォワードモデルと大容量バックボーンネットワークに依存しており、収束が難しいことが知られている。 本稿では,スパースビューCBCTのためのフォワードモデルフリーLVMベースDIPモデルの安定最適化手法を提案する。 提案手法は,(1)参照画像と出力画像の複数解像度における知覚特徴の類似性を測定するマルチスケール知覚損失(MSPL)と,(2)MSPLの反復軌道を安定化させる再重み付け機構からなる。 ワンショット最適化は、MSPLを安定的にリウェイトし、LVMを最適化するために使用される。 SPAREとWalnutの2つの公開データセットに対するアプローチを評価した。 その結果、画像品質メトリクスと視覚化の両方が大幅に改善され、ストレークアーティファクトの削減が示された。 ソースコードは要求に応じて入手できる。

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