論文の概要: Patch-Based Denoising Diffusion Probabilistic Model for Sparse-View CT Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.10388v1
• Date: Fri, 18 Nov 2022 17:35:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-21 16:07:28.511181
• Title: Patch-Based Denoising Diffusion Probabilistic Model for Sparse-View CT Reconstruction
• Title（参考訳）: Sparse-View CT 再構成のためのパッチベースデノイング拡散確率モデル
• Authors: Wenjun Xia, Wenxiang Cong, Ge Wang
• Abstract要約: スパースビューCT(Sparse-view Computed Tomography)は、放射線線量を大幅に削減するために用いられるが、深刻な画像アーティファクトに悩まされる。 Sparse-view CT 再構成のための深層学習法が注目されている。 スパースビューCT再構成のためのパッチベース denoising diffusion probabilistic model (DDPM) を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.907847093036819
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Sparse-view computed tomography (CT) can be used to reduce radiation dose greatly but is suffers from severe image artifacts. Recently, the deep learning based method for sparse-view CT reconstruction has attracted a major attention. However, neural networks often have a limited ability to remove the artifacts when they only work in the image domain. Deep learning-based sinogram processing can achieve a better anti-artifact performance, but it inevitably requires feature maps of the whole image in a video memory, which makes handling large-scale or three-dimensional (3D) images rather challenging. In this paper, we propose a patch-based denoising diffusion probabilistic model (DDPM) for sparse-view CT reconstruction. A DDPM network based on patches extracted from fully sampled projection data is trained and then used to inpaint down-sampled projection data. The network does not require paired full-sampled and down-sampled data, enabling unsupervised learning. Since the data processing is patch-based, the deep learning workflow can be distributed in parallel, overcoming the memory problem of large-scale data. Our experiments show that the proposed method can effectively suppress few-view artifacts while faithfully preserving textural details.
• Abstract（参考訳）: スパースビューct(sparse-view ct)は放射線量を大幅に減らすために用いられるが、重度の画像アーティファクトに苦しむ。 近年,Sparse-view CT 再構成のための深層学習手法が注目されている。 しかしながら、ニューラルネットワークは、イメージドメインでのみ動作するとき、アーティファクトを削除する能力に制限があることが多い。 ディープラーニングベースのシンノグラム処理は、より優れた反アーティファクト性能を達成することができるが、必然的にビデオメモリ内の画像全体の特徴マップを必要とするため、大規模または3次元のイメージの扱いが難しくなる。 本稿では,スパースビューCT再構成のためのパッチベース分散確率モデル(DDPM)を提案する。 完全サンプリングプロジェクションデータから抽出されたパッチに基づいてDDPMネットワークをトレーニングし、ダウンサンプリングプロジェクションデータに塗布する。 ネットワークはフルサンプリングとダウンサンプリングの2つのデータを必要としないため、教師なしの学習が可能になる。 データ処理はパッチベースであるため、ディープラーニングワークフローは並列に分散することができ、大規模データのメモリ問題を克服できる。 提案手法は,テクスチャの細部を忠実に保存しつつ,マイノリティ・アーティファクトを効果的に抑制できることを示す。

関連論文リスト

• CoCPF: Coordinate-based Continuous Projection Field for Ill-Posed Inverse Problem in Imaging [78.734927709231]
  スパース・ビュー・コンピュート・トモグラフィー(SVCT)の再構成は,スパース・サンプリングによるCT画像の取得を目的としている。 暗黙的な神経表現(INR)技術は、不備のため、その分野に「かなりの穴」(すなわち、未モデル化空間)を残し、準最適結果をもたらす可能性がある。 SVCT再構成のためのホールフリー表現場を構築することを目的としたコーディネート型連続射影場(CoCPF)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-21T08:38:30Z)
• FreeSeed: Frequency-band-aware and Self-guided Network for Sparse-view CT Reconstruction [34.91517935951518]
  スパース・ビュー・コンピュート・トモグラフィー(CT)は, 患者への放射線曝露を迅速化し, 患者への放射線照射を緩和するための, 有望な方法である。 近年,深層学習に基づく画像後処理手法が有望な成果を上げている。 本稿では,FREquency-band-awarEとSelf-guidedを併用したFREquency-band-awarEとSelf-guidedネットワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-12T03:39:54Z)
• APRF: Anti-Aliasing Projection Representation Field for Inverse Problem in Imaging [74.9262846410559]
  Sparse-view Computed Tomography (SVCT) は画像の逆問題である。 近年の研究では、インプリシット・ニューラル・リ表現(INR)を用いて、シングラムとCT画像の座標に基づくマッピングを構築している。 自己教師型SVCT再構成法の提案 -抗エイリアス射影表現場(APRF)- APRFは空間的制約によって隣接する投影ビュー間の連続的な表現を構築することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-11T14:04:12Z)
• Geometric Constraints Enable Self-Supervised Sinogram Inpainting in Sparse-View Tomography [7.416898042520079]
  スパース角度トモグラフィースキャンは放射線を低減し、データ取得を加速するが、画像のアーチファクトやノイズに悩まされる。 既存の画像処理アルゴリズムはCT再構成の品質を復元することができるが、大きなトレーニングデータセットを必要とする場合が多い。 本研究は、勾配に基づく最適化により、欠落した射影ビューを最適化する自己教師付きプロジェクションインペインティング法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-13T15:15:18Z)
• Unsupervised Representation Learning from Pre-trained Diffusion Probabilistic Models [83.75414370493289]
  拡散確率モデル(DPM)は高品質の画像サンプルを生成する強力な能力を示している。 Diff-AEは自動符号化による表現学習のためのDPMを探索するために提案されている。 我々は、既存のトレーニング済みDPMをデコーダに適応させるために、textbfPre-trained textbfAutotextbfEncoding (textbfPDAE)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-26T02:37:38Z)
• Generative Modeling in Sinogram Domain for Sparse-view CT Reconstruction [12.932897771104825]
  CT検査では投射回数を直感的に減らすことで放射線線量を大幅に減少させることができる。 疎視データを用いた従来のディープラーニング技術では、教師付き方法でネットワークをトレーニングするためにスパースビュー/フルビューCTイメージペアが必要である。 スパース・ビューCT再構成のための非教師なしスコアベース生成モデルについて検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-25T06:49:18Z)
• DuDoTrans: Dual-Domain Transformer Provides More Attention for Sinogram Restoration in Sparse-View CT Reconstruction [13.358197688568463]
  撮像過程におけるヨウ素の放射線は 不可逆的な損傷を引き起こす スパースビューCT画像に現れるアーティファクトを緩和する反復モデルが提案されているが,コストが高すぎる。 textbfDual-textbfDomain textbfDuDoTransを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-21T10:41:07Z)
• Learning MRI Artifact Removal With Unpaired Data [74.48301038665929]
  振り返りアーティファクト補正(RAC)は、画像の質を向上し、画像のユーザビリティを向上させる。 最近のRACの機械学習駆動技術は、主に教師付き学習に基づいている。 ここでは、不要な画像アーティファクトを、未ペアデータで学習したRACニューラルネットワークを介して、画像から切り離し、取り除くことができることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-09T16:09:27Z)
• CutPaste: Self-Supervised Learning for Anomaly Detection and Localization [59.719925639875036]
  通常のトレーニングデータのみを用いて異常検知器を構築するためのフレームワークを提案する。 まず、自己教師付き深層表現を学習し、学習した表現の上に生成的1クラス分類器を構築する。 MVTec異常検出データセットに関する実証研究は,提案アルゴリズムが実世界の様々な欠陥を検出可能であることを実証している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-08T19:04:55Z)
• Data Consistent CT Reconstruction from Insufficient Data with Learned Prior Images [70.13735569016752]
  偽陰性病変と偽陽性病変を呈示し,CT画像再構成における深層学習の堅牢性について検討した。 本稿では,圧縮センシングと深層学習の利点を組み合わせた画像品質向上のためのデータ一貫性再構築手法を提案する。 提案手法の有効性は,円錐ビームCTにおいて,トランキャットデータ,リミテッドアングルデータ,スパースビューデータで示される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-20T13:30:49Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。