論文の概要: Unsupervised Iterative U-Net with an Internal Guidance Layer for Vertebrae Contrast Enhancement in Chest X-Ray Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.03983v1
• Date: Tue, 6 Jun 2023 19:36:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-06-08 17:18:30.289631
• Title: Unsupervised Iterative U-Net with an Internal Guidance Layer for Vertebrae Contrast Enhancement in Chest X-Ray Images
• Title（参考訳）: 胸部X線画像における頂点コントラスト強調のための内部誘導層を用いた教師なし反復U-Net
• Authors: Ella Eidlin, Assaf Hoogi, Nathan S. Netanyahu
• Abstract要約: 我々は,深部ニューラルネットワークを反復的に訓練することにより,X線画像の品質向上のための新しい,堅牢なアプローチを提案する。 本フレームワークは胸部X線像における脊椎の微細構造を増強する内部誘導層を含む。 実験の結果,提案手法は既存のBRISQUEスコアの精度向上手法よりも優れていることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.521162809610347
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: X-ray imaging is a fundamental clinical tool for screening and diagnosing various diseases. However, the spatial resolution of radiographs is often limited, making it challenging to diagnose small image details and leading to difficulties in identifying vertebrae anomalies at an early stage in chest radiographs. To address this limitation, we propose a novel and robust approach to significantly improve the quality of X-ray images by iteratively training a deep neural network. Our framework includes an embedded internal guidance layer that enhances the fine structures of spinal vertebrae in chest X-ray images through fully unsupervised training, utilizing an iterative procedure that employs the same network architecture in each enhancement phase. Additionally, we have designed an optimized loss function that accurately identifies object boundaries and enhances spinal features, thereby further enhancing the quality of the images. Experimental results demonstrate that our proposed method surpasses existing detail enhancement methods in terms of BRISQUE scores, and is comparable in terms of LPC-SI. Furthermore, our approach exhibits superior performance in restoring hidden fine structures, as evidenced by our qualitative results. This innovative approach has the potential to significantly enhance the diagnostic accuracy and early detection of diseases, making it a promising advancement in X-ray imaging technology.
• Abstract（参考訳）: x線イメージングは様々な疾患をスクリーニングし診断するための基本的な臨床ツールである。 しかし、x線撮影の空間分解能はしばしば限られており、小さな画像詳細の診断が難しく、胸部x線撮影の初期段階で椎体異常の同定が困難になる。 この制限に対処するために,深層ニューラルネットワークを反復的に訓練することにより,x線画像の品質を大幅に向上させる新しいロバストな手法を提案する。 本フレームワークは, 胸部X線画像における脊椎の微細構造を, 完全に教師なしの訓練により強化する内部誘導層を備えており, 同じネットワークアーキテクチャを各エンハンスメントフェーズで活用する反復的手順を用いている。 さらに,オブジェクト境界を正確に識別し,脊椎の特徴を増強し,画像の品質をさらに向上させる最適化損失関数を設計した。 実験の結果,提案手法は既存のBRISQUEスコアの精度向上手法よりも優れており,LPC-SIと同等であることがわかった。 さらに, 本手法は, 定性的な結果から示されるように, 隠れた微細構造の復元において優れた性能を示す。 この革新的なアプローチは、診断精度と疾患の早期検出を大幅に向上させる可能性があり、X線イメージング技術の進歩に期待できる。

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