論文の概要: Geometric Constraints Enable Self-Supervised Sinogram Inpainting in Sparse-View Tomography

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.06436v2
• Date: Wed, 9 Aug 2023 13:19:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-10 18:10:52.032860
• Title: Geometric Constraints Enable Self-Supervised Sinogram Inpainting in Sparse-View Tomography
• Title（参考訳）: Sparse-View Tomography における自己監督型Sinogram Inpaintingを可能にする幾何学的制約
• Authors: Fabian Wagner, Mareike Thies, Noah Maul, Laura Pfaff, Oliver Aust, Sabrina Pechmann, Christopher Syben, Andreas Maier
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.416898042520079
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The diagnostic quality of computed tomography (CT) scans is usually restricted by the induced patient dose, scan speed, and image quality. Sparse-angle tomographic scans reduce radiation exposure and accelerate data acquisition, but suffer from image artifacts and noise. Existing image processing algorithms can restore CT reconstruction quality but often require large training data sets or can not be used for truncated objects. This work presents a self-supervised projection inpainting method that allows optimizing missing projective views via gradient-based optimization. By reconstructing independent stacks of projection data, a self-supervised loss is calculated in the CT image domain and used to directly optimize projection image intensities to match the missing tomographic views constrained by the projection geometry. Our experiments on real X-ray microscope (XRM) tomographic mouse tibia bone scans show that our method improves reconstructions by 3.1-7.4%/7.7-17.6% in terms of PSNR/SSIM with respect to the interpolation baseline. Our approach is applicable as a flexible self-supervised projection inpainting tool for tomographic applications.
• Abstract（参考訳）: CTスキャンの診断精度は、通常、誘発された患者線量、スキャン速度、画像品質によって制限される。 偏角断層撮影は放射線被曝を減少させ、データ取得を加速するが、画像のアーティファクトやノイズに苦しむ。 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、欠落した投影ビューを最適化する自己教師付き投影インペインティング手法を提案する。 投影データの独立したスタックを再構成することにより、ct画像領域で自己教師付き損失を算出し、投影幾何で制約された行方不明の断層画像ビューにマッチするように投影画像強度を直接最適化する。 実際のX線顕微鏡(XRM)を用いたX線トモグラフィマウスの骨スキャン実験により,PSNR/SSIMでは3.1-7.4%/7.7-17.6%の再現性を示した。 我々の手法は、トモグラフィー応用のためのフレキシブルな自己教師型プロジェクション塗装ツールとして適用できる。

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