論文の概要: Masked Sinogram Model with Transformer for ill-Posed Computed Tomography Reconstruction: a Preliminary Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.01356v1
• Date: Sat, 3 Sep 2022 08:00:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-07 13:21:18.089659
• Title: Masked Sinogram Model with Transformer for ill-Posed Computed Tomography Reconstruction: a Preliminary Study
• Title（参考訳）: 不正CT画像再構成のためのトランスを用いたマスケシングラムモデル : 予備的検討
• Authors: Zhengchun Liu, Rajkumar Kettimuthu, Ian Foster
• Abstract要約: 自然言語処理におけるトランスフォーマーの成功に触発されて,この研究の中心となる考え方は,トモグラフィーの投影を単語トークンとして考えることである。 我々は、CT再構成を含む下流の様々なアプリケーションに対して、マスク付きシノグラムモデル(MSM)とファインチューンMSMをトレーニングすることで、基礎モデルのアイデアを探求する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9023847175654602
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Computed Tomography (CT) is an imaging technique where information about an object are collected at different angles (called projections or scans). Then the cross-sectional image showing the internal structure of the slice is produced by solving an inverse problem. Limited by certain factors such as radiation dosage, projection angles, the produced images can be noisy or contain artifacts. Inspired by the success of transformer for natural language processing, the core idea of this preliminary study is to consider a projection of tomography as a word token, and the whole scan of the cross-section (A.K.A. sinogram) as a sentence in the context of natural language processing. Then we explore the idea of foundation model by training a masked sinogram model (MSM) and fine-tune MSM for various downstream applications including CT reconstruction under data collections restriction (e.g., photon-budget) and a data-driven solution to approximate solutions of the inverse problem for CT reconstruction. Models and data used in this study are available at https://github.com/lzhengchun/TomoTx.
• Abstract（参考訳）: CT(Computed Tomography)は、物体に関する情報を異なる角度(投影または走査と呼ばれる)で収集するイメージング技術である。 そして、逆問題を解くことにより、スライスの内部構造を示す断面画像を生成する。 放射線量、投影角などの特定の要因によって制限され、生成した画像はうるさく、あるいは人工物を含むことができる。 自然言語処理におけるtransformerの成功にインスパイアされたこの予備研究の核となるアイデアは、トモグラフィーの投影を単語のトークンとして、横断断面(sinogram)の全体スキャンを自然言語処理の文脈で文として考えることである。 データ収集制限下でのCT再構成(例: Photon-Budget)や、CT再構成における逆問題の解を近似するデータ駆動解など、様々な下流アプリケーションのためのマスク付きシングラムモデル(MSM)とファインチューンMSMを訓練することにより、基礎モデルのアイデアを探求する。 この研究で使用されたモデルとデータはhttps://github.com/lzhengchun/TomoTx.comで公開されている。

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