論文の概要: LIT-Former: Linking In-plane and Through-plane Transformers for Simultaneous CT Image Denoising and Deblurring

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.10630v2
• Date: Sun, 7 Jan 2024 15:18:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-10 00:28:15.286355
• Title: LIT-Former: Linking In-plane and Through-plane Transformers for Simultaneous CT Image Denoising and Deblurring
• Title（参考訳）: lit-former:ct画像のデノイジングとデブラリングのための面内トランスフォーマーと面内トランスフォーマーのリンク
• Authors: Zhihao Chen, Chuang Niu, Qi Gao, Ge Wang, Hongming Shan
• Abstract要約: 本稿では3次元低線量CT像について検討する。 この文脈で様々な深層学習法が開発されたが、一般的には2次元画像に焦点をあて、低線量化と分解能の劣化によりデノナイジングを行う。 従来,高画質3次元CT画像の低放射線化と高速撮像速度の確保が重要であった,平面内脱色と平面内脱色を同時に行う作業はほとんど行われていなかった。 ここでは、平面内と平面内を同時に分割するトランスと、平面内と平面内を同時に接続することを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.605286969419485
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper studies 3D low-dose computed tomography (CT) imaging. Although various deep learning methods were developed in this context, typically they focus on 2D images and perform denoising due to low-dose and deblurring for super-resolution separately. Up to date, little work was done for simultaneous in-plane denoising and through-plane deblurring, which is important to obtain high-quality 3D CT images with lower radiation and faster imaging speed. For this task, a straightforward method is to directly train an end-to-end 3D network. However, it demands much more training data and expensive computational costs. Here, we propose to link in-plane and through-plane transformers for simultaneous in-plane denoising and through-plane deblurring, termed as LIT-Former, which can efficiently synergize in-plane and through-plane sub-tasks for 3D CT imaging and enjoy the advantages of both convolution and transformer networks. LIT-Former has two novel designs: efficient multi-head self-attention modules (eMSM) and efficient convolutional feedforward networks (eCFN). First, eMSM integrates in-plane 2D self-attention and through-plane 1D self-attention to efficiently capture global interactions of 3D self-attention, the core unit of transformer networks. Second, eCFN integrates 2D convolution and 1D convolution to extract local information of 3D convolution in the same fashion. As a result, the proposed LIT-Former synergize these two subtasks, significantly reducing the computational complexity as compared to 3D counterparts and enabling rapid convergence. Extensive experimental results on simulated and clinical datasets demonstrate superior performance over state-of-the-art models. The source code is made available at https://github.com/hao1635/LIT-Former.
• Abstract（参考訳）: 本稿では3次元低線量CT像について検討する。 この文脈で様々な深層学習法が開発されたが、通常は2d画像に焦点を合わせ、低用量化と高分解能化のためにデノイジングを行う。 従来,高画質3次元CT画像の低放射線化と高速撮像速度の確保が重要であった,平面内脱色と平面内脱色を同時に行う作業はほとんど行われていなかった。 このタスクでは、エンドツーエンドの3Dネットワークを直接トレーニングする簡単な方法がある。 しかし、多くのトレーニングデータと高価な計算コストを必要とする。 本稿では、平面内および平面内サブタスクを3次元CT画像に効率的に相乗し、畳み込みと変圧器の両ネットワークの利点を享受するLIT-Formerと呼ばれる、平面内および面内および面内変換器を同時に接続することを提案する。 lit-formerには2つの新しい設計がある: 効率的なマルチヘッドセルフアテンションモジュール(emsm)と効率的な畳み込みフィードフォワードネットワーク(ecfn)。 まず、eMSMは平面内2次元自己アテンションと平面内1次元自己アテンションを統合し、トランスフォーマーネットワークのコアユニットである3次元自己アテンションのグローバルな相互作用を効率的に捉える。 第二に、eCFNは2D畳み込みと1D畳み込みを統合し、同じ方法で3D畳み込みの局所情報を抽出する。 その結果,提案するlit-formerは,これら2つのサブタスクを合成し,計算量を大幅に削減し,高速収束を実現する。 シミュレーションおよび臨床データセットの大規模な実験結果は、最先端モデルよりも優れた性能を示す。 ソースコードはhttps://github.com/hao1635/lit-formerで入手できる。

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