論文の概要: A Self-Supervised Approach to Reconstruction in Sparse X-Ray Computed
Tomography
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.00002v1
- Date: Sun, 30 Oct 2022 02:33:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-02 14:53:22.920856
- Title: A Self-Supervised Approach to Reconstruction in Sparse X-Ray Computed
Tomography
- Title（参考訳）: スパースX線CTにおける自己監督による再構成
- Authors: Rey Mendoza, Minh Nguyen, Judith Weng Zhu, Vincent Dumont, Talita
Perciano, Juliane Mueller, Vidya Ganapati
- Abstract要約: この研究は、物理インフォームド変分オートエンコーダである自己教師付き確率的ディープラーニング技術を開発し、検証する。
ディープニューラルネットワークは、スパース2次元の投影測定を、既知の類似したオブジェクトのデータセットをトレーニングすることで3次元の再構成に変換するために使用されている。
高品質な再構成はディープラーニングなしでは生成できず、深層ニューラルネットワークは再構築なしでは学習できない。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0806206850043696
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Computed tomography has propelled scientific advances in fields from biology
to materials science. This technology allows for the elucidation of
3-dimensional internal structure by the attenuation of x-rays through an object
at different rotations relative to the beam. By imaging 2-dimensional
projections, a 3-dimensional object can be reconstructed through a
computational algorithm. Imaging at a greater number of rotation angles allows
for improved reconstruction. However, taking more measurements increases the
x-ray dose and may cause sample damage. Deep neural networks have been used to
transform sparse 2-D projection measurements to a 3-D reconstruction by
training on a dataset of known similar objects. However, obtaining high-quality
object reconstructions for the training dataset requires high x-ray dose
measurements that can destroy or alter the specimen before imaging is complete.
This becomes a chicken-and-egg problem: high-quality reconstructions cannot be
generated without deep learning, and the deep neural network cannot be learned
without the reconstructions. This work develops and validates a self-supervised
probabilistic deep learning technique, the physics-informed variational
autoencoder, to solve this problem. A dataset consisting solely of sparse
projection measurements from each object is used to jointly reconstruct all
objects of the set. This approach has the potential to allow visualization of
fragile samples with x-ray computed tomography. We release our code for
reproducing our results at: https://github.com/vganapati/CT_PVAE .
- Abstract（参考訳）: コンピュータ断層撮影は生物学から材料科学まで科学的な進歩を促してきた。
この技術は、ビームに対して異なる回転で物体を通してX線を減衰させることにより、三次元内部構造を解明することができる。
2次元投影をイメージングすることで、3次元オブジェクトを計算アルゴリズムで再構築することができる。
より多くの回転角での撮像により、再構成が改善される。
しかし、より多くの測定を行うと、X線量が増え、サンプルの損傷を引き起こす可能性がある。
ディープニューラルネットワークは、既知の類似オブジェクトのデータセット上でトレーニングすることで、スパース2次元投影計測を3次元再構成に変換するために使用されている。
しかし、トレーニングデータセットのための高品質なオブジェクト再構成を得るには、画像化が完了する前に標本を破壊または変更できる高いx線線量測定が必要である。
高品質な再構築はディープラーニングなしでは生成できず、深層ニューラルネットワークは再構築なしでは学習できない。
本研究は,自己教師付き確率的深層学習手法である物理に変形した変分オートエンコーダを開発し,検証する。
各オブジェクトからのスパースプロジェクション測定のみからなるデータセットを使用して、セットの全オブジェクトを共同で再構築する。
このアプローチは、X線CTによる脆弱なサンプルの可視化を可能にする可能性がある。
私たちは結果を再現するためのコードをhttps://github.com/vganapati/ct_pvaeでリリースします。
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