論文の概要: 2DeteCT -- A large 2D expandable, trainable, experimental Computed
Tomography dataset for machine learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.05907v1
- Date: Fri, 9 Jun 2023 14:02:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-12 13:10:31.235066
- Title: 2DeteCT -- A large 2D expandable, trainable, experimental Computed
Tomography dataset for machine learning
- Title(参考訳): 2DeteCT -- 機械学習のための大規模な2次元拡張可能、トレーニング可能、実験的なComputed Tomographyデータセット
- Authors: Maximilian B. Kiss, Sophia B. Coban, K. Joost Batenburg, Tristan van
Leeuwen, Felix Lucka
- Abstract要約: 機械学習技術の開発に適した,汎用的でオープンな2次元ファンビームCTデータセットを提供する。
形状, 密度の異なる多種多様な試料をスライス・バイ・スライスでスキャンした。
我々は、オープンソースのデータ処理パイプラインに基づいて、生のプロジェクションデータ、参照再構成、セグメンテーションを提供する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.0266286487433585
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Recent research in computational imaging largely focuses on developing
machine learning (ML) techniques for image reconstruction, which requires
large-scale training datasets consisting of measurement data and ground-truth
images. However, suitable experimental datasets for X-ray Computed Tomography
(CT) are scarce, and methods are often developed and evaluated only on
simulated data. We fill this gap by providing the community with a versatile,
open 2D fan-beam CT dataset suitable for developing ML techniques for a range
of image reconstruction tasks. To acquire it, we designed a sophisticated,
semi-automatic scan procedure that utilizes a highly-flexible laboratory X-ray
CT setup. A diverse mix of samples with high natural variability in shape and
density was scanned slice-by-slice (5000 slices in total) with high angular and
spatial resolution and three different beam characteristics: A high-fidelity, a
low-dose and a beam-hardening-inflicted mode. In addition, 750
out-of-distribution slices were scanned with sample and beam variations to
accommodate robustness and segmentation tasks. We provide raw projection data,
reference reconstructions and segmentations based on an open-source data
processing pipeline.
- Abstract(参考訳): 最近の計算画像研究は、画像再構成のための機械学習(ml)技術の開発に重点を置いている。
しかし、X線CT(Computerd Tomography)に適した実験データセットは乏しく、シミュレーションデータのみを用いて手法を開発・評価することが多い。
我々は,多様な画像再構成タスクのためのml技術の開発に適したオープン2次元ファンビームctデータセットをコミュニティに提供することで,このギャップを埋めている。
そこで我々は,高フレキシブルなX線CT装置を用いた半自動スキャン手法を考案した。
形状と密度の異なる多種多様な試料のスライス・バイ・スライス(全5000スライス)を高角分解能,空間分解能,高密度,低線量,ビーム硬化モードの3つの異なるビーム特性でスキャンした。
さらに,頑健性やセグメンテーションタスクに対応するために,750個のスライスを試料とビームのバリエーションでスキャンした。
我々は、オープンソースのデータ処理パイプラインに基づいて、生のプロジェクションデータ、参照再構成、セグメンテーションを提供する。
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