論文の概要: Image Reconstruction by Splitting Expectation Propagation Techniques from Iterative Inversion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.12340v1
• Date: Thu, 25 Aug 2022 20:50:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-29 13:35:40.199701
• Title: Image Reconstruction by Splitting Expectation Propagation Techniques from Iterative Inversion
• Title（参考訳）: 反復インバージョンによる分割期待伝播手法による画像再構成
• Authors: Robert G. Aykroyd and Kehinde Olobatuyi
• Abstract要約: 本稿では,期待伝搬法(EP)に基づく簡易な再構築手法を提案する。 我々は,モンテカルロ法(MC)とマルコフ・チェイン・モンテカルロ法(MCMC)をEP法に組み込んだ。 提案手法はMCMCよりも計算コストが低く,比較的優れた画像再構成を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Reconstructing images from downsampled and noisy measurements, such as MRI and low dose Computed Tomography (CT), is a mathematically ill-posed inverse problem. We propose an easy-to-use reconstruction method based on Expectation Propagation (EP) techniques. We incorporate the Monte Carlo (MC) method, Markov Chain Monte Carlo (MCMC), and Alternating Direction Method of Multiplier (ADMM) algorithm into EP method to address the intractability issue encountered in EP. We demonstrate the approach on complex Bayesian models for image reconstruction. Our technique is applied to images from Gamma-camera scans. We compare EPMC, EP-MCMC, EP-ADMM methods with MCMC only. The metrics are the better image reconstruction, speed, and parameters estimation. Experiments with Gamma-camera imaging in real and simulated data show that our proposed method is convincingly less computationally expensive than MCMC and produces relatively a better image reconstruction.
• Abstract（参考訳）: MRI や低線量CT (Low dose Computed Tomography) などのダウンサンプリングおよびノイズ測定による画像再構成は、数学的に不適切な逆問題である。 本稿では,EP技術に基づく簡易な再構築手法を提案する。 我々は,モンテカルロ法(MC)とマルコフ・チェイン・モンテカルロ法(MCMC)をEP法に組み込んだ。 画像再構成のための複素ベイズモデルに対するアプローチを示す。 本手法はガンマカメラによる画像に応用される。 EPMC法,EP-MCMC法,EP-ADMM法とMCMC法との比較を行った。 メトリクスは、画像の再構成、速度、パラメータの推定をより良くします。 実データおよびシミュレーションデータを用いたガンマイメージング実験により,提案手法はMCMCよりも計算コストが低く,比較的良好な画像再構成が得られた。

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