Fugu-MT 論文翻訳(概要): Multi-frame-based Cross-domain Denoising for Low-dose Spiral Computed Tomography

論文の概要: Multi-frame-based Cross-domain Denoising for Low-dose Spiral Computed Tomography

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.10839v3
Date: Fri, 15 Dec 2023 10:49:49 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-12-18 19:33:27.461877
Title: Multi-frame-based Cross-domain Denoising for Low-dose Spiral Computed Tomography
Title（参考訳）: 低用量スパイラルCTのための多フレームクロスドメインデノイング
Authors: Yucheng Lu, Zhixin Xu, Moon Hyung Choi, Jimin Kim, and Seung-Won Jung
Abstract要約: X線被曝は、がんなどの潜在的な健康リスクへの懸念を引き起こす。放射線線量を減らすという欲求は、研究者に再建の質の向上を促した。本稿では,市販の第3世代マルチスライス・スパイラルCTスキャナの2段階化手法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 20.463308418655526
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Computed tomography (CT) has been used worldwide as a non-invasive test in assisting diagnosis. However, the ionizing nature of X-ray exposure raises concerns about potential health risks such as cancer. The desire for lower radiation doses has driven researchers to improve reconstruction quality. Although previous studies on low-dose computed tomography (LDCT) denoising have demonstrated the effectiveness of learning-based methods, most were developed on the simulated data collected using the Radon transform. However, the real-world scenario differs significantly from the simulation domain, especially when using the multi-slice spiral scanner geometry. This paper proposes a two-stage method for the commercially available third-generation multi-slice spiral CT scanners that better exploits the complete reconstruction pipeline for LDCT denoising across different domains. Our approach makes good use of the high redundancy of the multi-slice projections and the volumetric reconstructions while leveraging the over-smoothing of high-frequency information in conventional cascaded frameworks due to aggressive denoising. The dedicated design also provides a more explicit interpretation of the data flow. Extensive experiments on various datasets showed that the proposed method could remove up to 70% of noise without compromised spatial resolution, while subjective evaluations by two radiologists further supported its superior performance against state-of-the-art methods in clinical practice.
Abstract（参考訳）: CTは診断支援のための非侵襲的検査として世界中で用いられている。しかしながら、X線被曝の電離性は、がんのような潜在的な健康リスクへの懸念を引き起こす。放射線線量を減らすという欲求は、研究者に再建の質の向上を促した。従来の低線量CT(LDCT)デノナイジングでは学習法の有効性が示されているが,Radon変換を用いて収集したシミュレーションデータに基づいて開発が進められている。しかし、実世界のシナリオはシミュレーション領域と大きく異なり、特にマルチスライススパイラルスキャナの形状を用いる場合である。本稿では,LDCTの完全再建パイプラインをよりよく活用する,市販の第3世代マルチスライス・スパイラルCTスキャナの2段階化手法を提案する。提案手法では,マルチスライス・プロジェクションの高冗長性とボリュームリコンストラクションを生かしつつ,従来のカスケード・フレームワークにおける高頻度情報の過剰スムーシングを積極的に活用する。専用の設計は、データフローのより明確な解釈も提供する。各種データセットに対する広範囲な実験により,提案手法は空間分解能を損なうことなく最大70%のノイズを除去できることが示された。

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