論文の概要: DA-VSR: Domain Adaptable Volumetric Super-Resolution For Medical Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.05117v1
• Date: Tue, 11 Oct 2022 03:16:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-12 17:13:06.178855
• Title: DA-VSR: Domain Adaptable Volumetric Super-Resolution For Medical Images
• Title（参考訳）: DA-VSR : 医用画像の領域適応型ボリューム超解像
• Authors: Cheng Peng, S. Kevin Zhou, and Rama Chellappa
• Abstract要約: 本稿では,ドメイン不整合ギャップを補うために,DA-VSR(Domain Adaptable Super- resolution)と呼ばれる新しいアルゴリズムを提案する。 DA-VSRは、統合された特徴抽出バックボーンと一連のネットワークヘッドを使用して、異なる平面上での画像品質を改善する。 DA-VSRは、異なる領域の多くのデータセットにおいて、超解像品質を著しく向上することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.63915773870758
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Medical image super-resolution (SR) is an active research area that has many potential applications, including reducing scan time, bettering visual understanding, increasing robustness in downstream tasks, etc. However, applying deep-learning-based SR approaches for clinical applications often encounters issues of domain inconsistency, as the test data may be acquired by different machines or on different organs. In this work, we present a novel algorithm called domain adaptable volumetric super-resolution (DA-VSR) to better bridge the domain inconsistency gap. DA-VSR uses a unified feature extraction backbone and a series of network heads to improve image quality over different planes. Furthermore, DA-VSR leverages the in-plane and through-plane resolution differences on the test data to achieve a self-learned domain adaptation. As such, DA-VSR combines the advantages of a strong feature generator learned through supervised training and the ability to tune to the idiosyncrasies of the test volumes through unsupervised learning. Through experiments, we demonstrate that DA-VSR significantly improves super-resolution quality across numerous datasets of different domains, thereby taking a further step toward real clinical applications.
• Abstract（参考訳）: 医療画像スーパーレゾリューション(sr)は、スキャン時間の短縮、視覚理解の改善、下流タスクの堅牢性向上など、多くの潜在的応用がある活発な研究領域である。 しかし、深層学習に基づくSRアプローチを臨床応用に適用すると、テストデータが異なるマシンや異なる臓器で取得される可能性があるため、ドメインの不整合の問題が発生することが多い。 本研究では,領域不整合ギャップを補うために,DA-VSR(Domain Adaptable Volumetric Super- resolution)と呼ばれる新しいアルゴリズムを提案する。 DA-VSRは、統合された特徴抽出バックボーンと一連のネットワークヘッドを使用して、異なる平面での画質を改善する。 さらに、DA-VSRはテストデータの面内および面内解像度差を利用して自己学習ドメイン適応を実現する。 そのため、da-vsrは教師付きトレーニングによって学習される強力な機能ジェネレータの利点と、教師なし学習を通じてテストボリュームの慣用的同期にチューニングする能力とを組み合わせる。 実験により,DA-VSRは様々な領域のデータセットの超解像品質を著しく向上させ,実際の臨床応用に向けてさらなる一歩を踏み出した。

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