論文の概要: CLADE: Cycle Loss Augmented Degradation Enhancement for Unpaired Super-Resolution of Anisotropic Medical Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.11831v3
• Date: Mon, 5 Feb 2024 12:25:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-07 06:52:01.936234
• Title: CLADE: Cycle Loss Augmented Degradation Enhancement for Unpaired Super-Resolution of Anisotropic Medical Images
• Title（参考訳）: CLADE: 異方性医用画像の高分解能化のためのサイクル損失増強
• Authors: Michele Pascale, Vivek Muthurangu, Javier Montalt Tordera, Heather E Fitzke, Gauraang Bhatnagar, Stuart Taylor, Jennifer Steeden
• Abstract要約: 3次元画像(3D)は医学的応用で人気があるが、厚く低空間分解能のスライスを持つ異方性3Dボリュームはスキャン時間を短縮するために取得されることが多い。 深層学習(DL)は超解像再構成(SRR)により高分解能特徴を復元するソリューションを提供する 腹部MRIおよび腹部CTにおけるCLADEの有用性を示すとともに,低分解能ボリュームよりもCLADE画像の画質が有意に向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.06597195879147556
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Three-dimensional (3D) imaging is popular in medical applications, however, anisotropic 3D volumes with thick, low-spatial-resolution slices are often acquired to reduce scan times. Deep learning (DL) offers a solution to recover high-resolution features through super-resolution reconstruction (SRR). Unfortunately, paired training data is unavailable in many 3D medical applications and therefore we propose a novel unpaired approach; CLADE (Cycle Loss Augmented Degradation Enhancement). CLADE uses a modified CycleGAN architecture with a cycle-consistent gradient mapping loss, to learn SRR of the low-resolution dimension, from disjoint patches of the high-resolution plane within the anisotropic 3D volume data itself. We show the feasibility of CLADE in abdominal MRI and abdominal CT and demonstrate significant improvements in CLADE image quality over low-resolution volumes and state-of-the-art self-supervised SRR; SMORE (Synthetic Multi-Orientation Resolution Enhancement). Quantitative PIQUE (qualitative perception-based image quality evaluator) scores and quantitative edge sharpness (ES - calculated as the maximum gradient of pixel intensities over a border of interest), showed superior performance for CLADE in both MRI and CT. Qualitatively CLADE had the best overall image quality and highest perceptual ES over the low-resolution volumes and SMORE. This paper demonstrates the potential of using CLADE for super-resolution reconstruction of anisotropic 3D medical imaging data without the need for paired 3D training data.
• Abstract（参考訳）: 3次元(3d)イメージングは医療用途で一般的であるが、スキャン時間を短縮するために、厚く低解像度のスライスを持つ異方性3dボリュームがしばしば取得される。 ディープラーニング(DL)は、超解像再構成(SRR)によって高分解能特徴を回復するソリューションを提供する。 残念ながら、多くの3D医療アプリケーションではペアトレーニングデータが利用できないため、新しいアンペアドアプローチであるCLADE(Cycle Loss Augmented Degradation Enhancement)を提案する。 CLADEはCycleGANアーキテクチャを改良したサイクル一貫性勾配写像損失を用いて、異方性3Dボリュームデータ自体の高分解能平面の不整合パッチから低次元のSRRを学習する。 腹部MRIおよび腹部CTにおけるCLADEの有用性を示し,低分解能ボリュームおよび最先端の自己監督型SRR, SMORE(Synthetic Multi-Orientation Resolution Enhancement)に対するCLADE画像品質の大幅な改善を示した。 定量的PIQUEスコアと定量的エッジシャープネス(ES)は,MRI,CTともにCLADEに優れていた。 CLADEは低解像度のボリュームとSMOREよりも画質が良く、知覚のESも高い。 本稿では, CLADEを用いた異方性3次元画像データの超高分解能再構成の可能性について述べる。

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