論文の概要: On the Benefit of Dual-domain Denoising in a Self-supervised Low-dose CT Setting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.01111v1
• Date: Wed, 2 Nov 2022 13:37:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-03 14:12:54.521387
• Title: On the Benefit of Dual-domain Denoising in a Self-supervised Low-dose CT Setting
• Title（参考訳）: 自己監督型低用量CT設定におけるデュアルドメインデノナイジングの利点について
• Authors: Fabian Wagner, Mareike Thies, Laura Pfaff, Oliver Aust, Sabrina Pechmann, Daniela Weidner, Noah Maul, Maximilian Rohleder, Mingxuan Gu, Jonas Utz, Felix Denzinger, Andreas Maier
• Abstract要約: 低用量取得における画像品質の回復のために,データ駆動型画像復調アルゴリズムが提案された。 本稿では,プロジェクションと画像領域の両方に,演算子を含む終端から終端までの訓練可能なCT再構成パイプラインを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.450514665591633
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Computed tomography (CT) is routinely used for three-dimensional non-invasive imaging. Numerous data-driven image denoising algorithms were proposed to restore image quality in low-dose acquisitions. However, considerably less research investigates methods already intervening in the raw detector data due to limited access to suitable projection data or correct reconstruction algorithms. In this work, we present an end-to-end trainable CT reconstruction pipeline that contains denoising operators in both the projection and the image domain and that are optimized simultaneously without requiring ground-truth high-dose CT data. Our experiments demonstrate that including an additional projection denoising operator improved the overall denoising performance by 82.4-94.1%/12.5-41.7% (PSNR/SSIM) on abdomen CT and 1.5-2.9%/0.4-0.5% (PSNR/SSIM) on XRM data relative to the low-dose baseline. We make our entire helical CT reconstruction framework publicly available that contains a raw projection rebinning step to render helical projection data suitable for differentiable fan-beam reconstruction operators and end-to-end learning.
• Abstract（参考訳）: CTは3次元非侵襲的画像撮影に日常的に用いられている。 低用量取得における画像品質の回復のために、多数のデータ駆動型画像復調アルゴリズムが提案された。 しかしながら、適切な投影データや正しい再構成アルゴリズムへのアクセスが限られているため、生の検出器データに既に介入している方法に関する研究がかなり少ない。 本稿では,画像領域とプロジェクション領域の両方にデノージング演算子を含むエンドツーエンドのトレーラブルct再構成パイプラインを提案し,高線量ctデータを必要とせずに同時に最適化する。 以上の結果から,腹部CTでは82.4-94.1%/12.5-41.7% (PSNR/SSIM) ,XRMでは1.5-2.9%/0.4-0.5% (PSNR/SSIM) の改善が認められた。 そこで本研究では,ヘリカルCT再構成フレームワークを一般公開し,プロジェクションを生かし,異なるファンビーム再構成演算とエンドツーエンド学習に適したヘリカルプロジェクションデータを描画する。

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