論文の概要: A Three-Player GAN for Super-Resolution in Magnetic Resonance Imaging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.13900v1
• Date: Fri, 24 Mar 2023 10:19:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-27 14:57:35.264141
• Title: A Three-Player GAN for Super-Resolution in Magnetic Resonance Imaging
• Title（参考訳）: 磁気共鳴画像の高分解能化のための3プレーヤGAN
• Authors: Qi Wang, Lucas Mahler, Julius Steiglechner, Florian Birk, Klaus Scheffler, Gabriele Lohmann
• Abstract要約: 3次元ボリューム画像のSISR法はGAN(Generative Adversarial Networks)に基づいている 本稿では,GANフレームワークに基づく3次元SRの新しい手法を提案する。具体的には,GANトレーニングのバランスをとるために,インスタンスノイズを用いる。さらに,学習過程において相対論的GAN損失関数と更新特徴抽出器を用いる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.254662744916171
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Learning based single image super resolution (SISR) task is well investigated in 2D images. However, SISR for 3D Magnetics Resonance Images (MRI) is more challenging compared to 2D, mainly due to the increased number of neural network parameters, the larger memory requirement and the limited amount of available training data. Current SISR methods for 3D volumetric images are based on Generative Adversarial Networks (GANs), especially Wasserstein GANs due to their training stability. Other common architectures in the 2D domain, e.g. transformer models, require large amounts of training data and are therefore not suitable for the limited 3D data. However, Wasserstein GANs can be problematic because they may not converge to a global optimum and thus produce blurry results. Here, we propose a new method for 3D SR based on the GAN framework. Specifically, we use instance noise to balance the GAN training. Furthermore, we use a relativistic GAN loss function and an updating feature extractor during the training process. We show that our method produces highly accurate results. We also show that we need very few training samples. In particular, we need less than 30 samples instead of thousands of training samples that are typically required in previous studies. Finally, we show improved out-of-sample results produced by our model.
• Abstract（参考訳）: 学習ベース単一画像スーパーレゾリューション(SISR)タスクは2次元画像でよく研究されている。 しかし、3D磁気共鳴画像(MRI)のSISRは、主にニューラルネットワークパラメータの増大、メモリ要求の増大、利用可能なトレーニングデータの制限により、2Dと比較して困難である。 現在の3次元ボリューム画像のSISR法は、GAN(Generative Adversarial Networks)、特にWasserstein GANsのトレーニング安定性に基づくものである。 2Dドメインの他の一般的なアーキテクチャ、例えばトランスフォーマーモデルでは、大量のトレーニングデータを必要とするため、限られた3Dデータには適さない。 しかしながら、wasserstein gansは、グローバル最適に収束せず、ぼやけた結果をもたらす可能性があるため、問題となることがある。 本稿では,GANフレームワークに基づく3次元SRの新しい手法を提案する。 具体的には、GANトレーニングのバランスをとるためにインスタンスノイズを使用します。 さらに,学習過程において,相対論的GAN損失関数と更新特徴抽出器を用いる。 本手法は高精度な結果が得られることを示す。 また、トレーニングサンプルが極めて少ないことも示しています。 特に、以前の研究で通常必要とされる何千ものトレーニングサンプルではなく、30未満のサンプルが必要です。 最後に,本モデルによるサンプル外結果の改善を示す。

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