論文の概要: CuNeRF: Cube-Based Neural Radiance Field for Zero-Shot Medical Image Arbitrary-Scale Super Resolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.16242v3
• Date: Sat, 16 Sep 2023 22:35:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-20 00:30:17.417924
• Title: CuNeRF: Cube-Based Neural Radiance Field for Zero-Shot Medical Image Arbitrary-Scale Super Resolution
• Title（参考訳）: CuNeRF:Zero-Shot Medical Image Arbitrary-Scale Super Resolutionのための立方体型ニューラルネットワーク
• Authors: Zixuan Chen, Jian-Huang Lai, Lingxiao Yang, Xiaohua Xie
• Abstract要約: 医用画像任意スケール超解像 (MIASSR) が最近注目され, 任意のスケールの医用ボリュームを単一モデルで超高精細化することを目指している。 連続領域における任意のスケールで医用画像が得られるゼロショットMIASSRフレームワークCuNeRFを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 86.01225224369405
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Medical image arbitrary-scale super-resolution (MIASSR) has recently gained widespread attention, aiming to super sample medical volumes at arbitrary scales via a single model. However, existing MIASSR methods face two major limitations: (i) reliance on high-resolution (HR) volumes and (ii) limited generalization ability, which restricts their application in various scenarios. To overcome these limitations, we propose Cube-based Neural Radiance Field (CuNeRF), a zero-shot MIASSR framework that can yield medical images at arbitrary scales and viewpoints in a continuous domain. Unlike existing MIASSR methods that fit the mapping between low-resolution (LR) and HR volumes, CuNeRF focuses on building a coordinate-intensity continuous representation from LR volumes without the need for HR references. This is achieved by the proposed differentiable modules: including cube-based sampling, isotropic volume rendering, and cube-based hierarchical rendering. Through extensive experiments on magnetic resource imaging (MRI) and computed tomography (CT) modalities, we demonstrate that CuNeRF outperforms state-of-the-art MIASSR methods. CuNeRF yields better visual verisimilitude and reduces aliasing artifacts at various upsampling factors. Moreover, our CuNeRF does not need any LR-HR training pairs, which is more flexible and easier to be used than others. Our code will be publicly available soon.
• Abstract（参考訳）: 医用画像任意スケール超解像 (MIASSR) が最近注目され, 任意のスケールの医用ボリュームを1つのモデルで測定することを目指している。 しかし、既存のMIASSRメソッドには2つの大きな制限がある。 (i)高分解能(HR)ボリュームに依存して (ii)様々なシナリオでの応用を制限する一般化能力の制限。 これらの制限を克服するため、連続領域における任意のスケールと視点で医療画像を得ることができるゼロショットMIASSRフレームワークCuNeRF(Cue-based Neural Radiance Field)を提案する。 低分解能(LR)とHRボリュームのマッピングに適合する既存のMIASSR法とは異なり、CuNeRFはHR参照を必要とせずにLRボリュームから座標強度連続表現を構築することに焦点を当てている。 これは、キューブベースのサンプリング、等方性ボリュームレンダリング、キューブベースの階層的レンダリングを含む、提案された微分可能なモジュールによって達成される。 磁気リソースイメージング(MRI)とCTモダリティの広範な実験を通じて、CuNeRFは最先端MIASSR法より優れていることを示した。 CuNeRFは、より優れた視覚的Verisimilitudeをもたらし、様々なアップサンプリング要因におけるアーティファクトのエイリアスを低減する。 さらに、我々のCuNeRFはLR-HRトレーニングペアを一切必要とせず、他のものよりも柔軟で使いやすくなります。 私たちのコードはまもなく公開されます。

関連論文リスト

• A Unified Model for Compressed Sensing MRI Across Undersampling Patterns [69.19631302047569]
  ディープニューラルネットワークは、アンダーサンプル計測から高忠実度画像を再構成する大きな可能性を示している。 我々のモデルは、離散化に依存しないアーキテクチャであるニューラル演算子に基づいている。 我々の推論速度は拡散法よりも1,400倍速い。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-05T20:03:57Z)
• NeuroPictor: Refining fMRI-to-Image Reconstruction via Multi-individual Pretraining and Multi-level Modulation [55.51412454263856]
  本稿では,fMRI信号を用いた拡散モデル生成過程を直接変調することを提案する。 様々な個人から約67,000 fMRI-imageペアのトレーニングを行うことで,fMRI-to-imageデコーディング能力に優れたモデルが得られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-27T02:42:52Z)
• Generalized Implicit Neural Representation for Efficient MRI Parallel Imaging Reconstruction [16.63720411275398]
  本研究では、MRI PI再構成のための一般化暗黙的神経表現(INR)に基づくフレームワークを提案する。 フレームワークのINRモデルは、完全にサンプリングされたMR画像を空間座標と以前のボクセル固有の特徴の連続関数として扱う。 公開されているMRIデータセットの実験は、複数の加速度因子で画像を再構成する際の提案手法の優れた性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-12T09:07:03Z)
• Dual Arbitrary Scale Super-Resolution for Multi-Contrast MRI [23.50915512118989]
  マルチコントラスト超解像 (SR) 再構成により, SR画像の高画質化が期待できる。 放射線技師は、固定スケールではなく任意のスケールでMR画像を拡大することに慣れている。 本稿では,Dual-ArbNetと呼ばれる,暗黙的ニューラル表現に基づくマルチコントラストMRI超解像法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-05T14:43:26Z)
• A Conditional Normalizing Flow for Accelerated Multi-Coil MR Imaging [12.31503281925152]
  我々は,測定演算子のヌル空間の信号成分を推論する新しい条件正規化フロー(CNF)を開発し,後に測定データと組み合わせて完全な画像を生成する。 高速MRI脳と膝関節データを用いて,近年のMRI後部サンプリング技術を上回る高速な推測と精度を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-02T15:49:26Z)
• An Unsupervised Framework for Joint MRI Super Resolution and Gibbs Artifact Removal [8.609058727152433]
  我々は,MRIの超解像とギブスのアーティファクト除去のための教師なし学習フレームワークを提案する。 提案手法は,最高のSR性能を実現し,ギブスアーチファクトを大幅に削減する。 また,本手法は,臨床応用に有用である,異なるデータセット間での良好な一般化性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-06T15:14:58Z)
• Flexible Alignment Super-Resolution Network for Multi-Contrast MRI [7.727046305845654]
  超解像は、より正確な医療分析のために低解像度の画像を前処理する上で重要な役割を担っている。 マルチコントラスト磁気共鳴画像のためのフレキシブルアライメント・スーパーリゾリューション・ネットワーク(FASR-Net)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-07T11:07:20Z)
• InfoNeRF: Ray Entropy Minimization for Few-Shot Neural Volume Rendering [55.70938412352287]
  ニューラルな暗黙表現に基づく数ショットの新規ビュー合成のための情報理論正規化手法を提案する。 提案手法は,不十分な視点で発生する潜在的な復元の不整合を最小化する。 複数の標準ベンチマークにおいて,既存のニューラルビュー合成手法と比較して一貫した性能向上を実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-31T11:56:01Z)
• NeRF-SR: High-Quality Neural Radiance Fields using Super-Sampling [82.99453001445478]
  主に低分解能(LR)入力を用いた高分解能(HR)新規ビュー合成のソリューションであるNeRF-SRを提案する。 提案手法は,多層パーセプトロンを用いて各点密度と色を予測するニューラルレージアンス場(NeRF)上に構築されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-03T07:33:47Z)
• Cross-Scale Internal Graph Neural Network for Image Super-Resolution [147.77050877373674]
  自然画像における非局所的な自己相似性は、画像修復に有効な先行研究として、よく研究されている。 単一の画像超解像(SISR)の場合、既存のディープ非局所法のほとんどは、低解像度(LR)入力画像と同じ規模のパッチしか利用していない。 これは、新しいクロススケールな内部グラフニューラルネットワーク(IGNN)を用いて実現される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-30T10:48:40Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。