論文の概要: Orientation-Shared Convolution Representation for CT Metal Artifact Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.13166v1
• Date: Mon, 26 Dec 2022 13:56:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-27 15:28:50.056218
• Title: Orientation-Shared Convolution Representation for CT Metal Artifact Learning
• Title（参考訳）: CT金属アーチファクト学習のための方位共有畳み込み表現
• Authors: Hong Wang, Qi Xie, Yuexiang Li, Yawen Huang, Deyu Meng, Yefeng Zheng
• Abstract要約: X線CT(CT)スキャン中、患者を乗せた金属インプラントは、しばしば有害なアーティファクトに繋がる。 既存のディープラーニングベースの手法は、有望な再構築性能を得た。 本稿では,人工物の物理的事前構造に適応するために,配向型畳み込み表現戦略を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.67718355820655
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: During X-ray computed tomography (CT) scanning, metallic implants carrying with patients often lead to adverse artifacts in the captured CT images and then impair the clinical treatment. Against this metal artifact reduction (MAR) task, the existing deep-learning-based methods have gained promising reconstruction performance. Nevertheless, there is still some room for further improvement of MAR performance and generalization ability, since some important prior knowledge underlying this specific task has not been fully exploited. Hereby, in this paper, we carefully analyze the characteristics of metal artifacts and propose an orientation-shared convolution representation strategy to adapt the physical prior structures of artifacts, i.e., rotationally symmetrical streaking patterns. The proposed method rationally adopts Fourier-series-expansion-based filter parametrization in artifact modeling, which can better separate artifacts from anatomical tissues and boost the model generalizability. Comprehensive experiments executed on synthesized and clinical datasets show the superiority of our method in detail preservation beyond the current representative MAR methods. Code will be available at \url{https://github.com/hongwang01/OSCNet}
• Abstract（参考訳）: X線CT(CT)スキャンでは,患者を担持した金属インプラントがCT画像に悪影響を及ぼし,臨床治療に支障を来すことが多かった。 このメタルアーティファクト削減(MAR)タスクに対して、既存のディープラーニングベースの手法は、有望な再構築性能を得た。 しかしながら、この特定のタスクの根底にある重要な事前知識が十分に活用されていないため、MAR性能と一般化能力のさらなる改善の余地はまだ残っている。 そこで本稿では, 金属加工品の特性を慎重に分析し, 加工品の物理構造, すなわち回転対称なストリーキングパターンに適応するための配向型畳み込み表現戦略を提案する。 提案手法は人工物モデリングにおいてフーリエ級数展開に基づくフィルタパラメトリゼーションを合理的に採用し,解剖組織からアーティファクトを分離し,モデルの一般化性を高める。 合成および臨床データセット上で実施した総合的な実験は、現在の代表的MAR法を超える詳細な保存において、本手法の優位性を示している。 コードは \url{https://github.com/hongwang01/OSCNet} で入手できる。

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