論文の概要: Simulator-Based Self-Supervision for Learned 3D Tomography Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.07431v2
• Date: Fri, 26 May 2023 10:27:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-29 23:10:20.368448
• Title: Simulator-Based Self-Supervision for Learned 3D Tomography Reconstruction
• Title（参考訳）: シミュレータを用いた3次元トモグラフィ再構成のための自己スーパービジョン
• Authors: Onni Kosomaa, Samuli Laine, Tero Karras, Miika Aittala, Jaakko Lehtinen
• Abstract要約: 従来の機械学習アプローチでは、トレーニングのために別のアルゴリズムで計算された参照再構成が必要となる。 我々は、ノイズの多い2次元X線データのみを用いて、完全に自己教師された方法でモデルを訓練する。 以上の結果から,既存の再建技術よりも視覚的忠実度が高く,PSNRが優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.93595625809309
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a deep learning method for 3D volumetric reconstruction in low-dose helical cone-beam computed tomography. Prior machine learning approaches require reference reconstructions computed by another algorithm for training. In contrast, we train our model in a fully self-supervised manner using only noisy 2D X-ray data. This is enabled by incorporating a fast differentiable CT simulator in the training loop. As we do not rely on reference reconstructions, the fidelity of our results is not limited by their potential shortcomings. We evaluate our method on real helical cone-beam projections and simulated phantoms. Our results show significantly higher visual fidelity and better PSNR over techniques that rely on existing reconstructions. When applied to full-dose data, our method produces high-quality results orders of magnitude faster than iterative techniques.
• Abstract（参考訳）: 低用量ヘリカルコーンビームctによる3次元体積再構成のための深層学習法を提案する。 事前機械学習アプローチでは、別のアルゴリズムで計算された参照再構成が必要となる。 対照的に、ノイズの多い2次元X線データのみを用いて、完全に自己教師された方法でモデルを訓練する。 これにより、高速で微分可能なCTシミュレータをトレーニングループに組み込むことができる。 参照再構成に頼らないので、その潜在的な欠点によって結果の忠実さは制限されない。 本手法は実ヘリカルコーンビーム投影法とファントムシミュレーションを用いて評価する。 以上の結果から,既存の再建技術よりも視覚的忠実度が高く,PSNRが優れていた。 実測データに適用した場合,本手法は反復法よりも高速に高品質な結果が得られる。

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