論文の概要: Transformer and GAN Based Super-Resolution Reconstruction Network for Medical Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.13068v1
• Date: Mon, 26 Dec 2022 09:52:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-27 15:17:42.685385
• Title: Transformer and GAN Based Super-Resolution Reconstruction Network for Medical Images
• Title（参考訳）: 医用画像のためのトランスフォーマーとGANを用いた超解像再構成ネットワーク
• Authors: Weizhi Du and Harvery Tian
• Abstract要約: 医用画像における超解像再構成がますます普及している(MRI) 本稿では,Transformer and Generative Adversarial Networks (T-GAN) を用いた低解像度画像から医用画像を再構成する深層学習戦略を提案する。 統合されたシステムは、より正確なテクスチャ情報を抽出し、グローバルな画像マッチングによって重要な位置に集中することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Because of the necessity to obtain high-quality images with minimal radiation doses, such as in low-field magnetic resonance imaging, super-resolution reconstruction in medical imaging has become more popular (MRI). However, due to the complexity and high aesthetic requirements of medical imaging, image super-resolution reconstruction remains a difficult challenge. In this paper, we offer a deep learning-based strategy for reconstructing medical images from low resolutions utilizing Transformer and Generative Adversarial Networks (T-GAN). The integrated system can extract more precise texture information and focus more on important locations through global image matching after successfully inserting Transformer into the generative adversarial network for picture reconstruction. Furthermore, we weighted the combination of content loss, adversarial loss, and adversarial feature loss as the final multi-task loss function during the training of our proposed model T-GAN. In comparison to established measures like PSNR and SSIM, our suggested T-GAN achieves optimal performance and recovers more texture features in super-resolution reconstruction of MRI scanned images of the knees and belly.
• Abstract（参考訳）: 低磁場磁気共鳴画像のような低放射線量で高画質の画像を得る必要があるため、医用画像の超高解像度再構成が一般的になっている(MRI)。 しかし, 医用画像の複雑化と審美的要求のため, 画像の超解像再構成は難しい課題である。 本稿では,Transformer and Generative Adversarial Networks (T-GAN) を用いた低解像度画像から医用画像の再構成を行う。 より正確なテクスチャ情報を抽出し、画像再構成のための生成的逆ネットワークにトランスフォーマーを挿入した後、グローバル画像マッチングにより、より重要な位置に集中することができる。 さらに,提案モデルT-GANのトレーニングにおいて,最終マルチタスク損失関数として,コンテンツ損失,敵対的損失,敵対的特徴損失の組み合わせを重み付けした。 提案するT-GANは,PSNRやSSIMなどの確立した指標と比較して最適な性能を示し,MRIスキャンした膝と腹の画像の超解像再構成において,よりテクスチャな特徴を回復する。

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