論文の概要: RetinexFlow for CT metal artifact reduction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.10520v1
• Date: Sun, 18 Jun 2023 10:53:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-21 20:17:04.566626
• Title: RetinexFlow for CT metal artifact reduction
• Title（参考訳）: ct金属アーティファクト低減のためのretinexflow
• Authors: Jiandong Su and Ce Wang and Yinsheng Li and Kun Shang and Dong Liang
• Abstract要約: 金属アーチファクトはCT(Computerd tomography)イメージングにおいて大きな課題である。 本研究では, 分解作業と完成作業の組合せとして, 金属加工品の還元問題を定式化する。 本稿では、Retinex理論と条件正規化フローに基づく、新しいエンドツーエンド画像ドメインモデルであるRetinexFlowを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.612456151972113
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Metal artifacts is a major challenge in computed tomography (CT) imaging, significantly degrading image quality and making accurate diagnosis difficult. However, previous methods either require prior knowledge of the location of metal implants, or have modeling deviations with the mechanism of artifact formation, which limits the ability to obtain high-quality CT images. In this work, we formulate metal artifacts reduction problem as a combination of decomposition and completion tasks. And we propose RetinexFlow, which is a novel end-to-end image domain model based on Retinex theory and conditional normalizing flow, to solve it. Specifically, we first design a feature decomposition encoder for decomposing the metal implant component and inherent component, and extracting the inherent feature. Then, it uses a feature-to-image flow module to complete the metal artifact-free CT image step by step through a series of invertible transformations. These designs are incorporated in our model with a coarse-to-fine strategy, enabling it to achieve superior performance. The experimental results on on simulation and clinical datasets show our method achieves better quantitative and qualitative results, exhibiting better visual performance in artifact removal and image fidelity
• Abstract（参考訳）: 金属アーティファクトはctイメージングにおいて大きな課題であり、画質を著しく低下させ、正確な診断を困難にしている。 しかし、従来の方法では、金属インプラントの位置の事前知識が必要か、あるいは高品質ct画像を得る能力を制限するアーティファクト形成のメカニズムによるモデリングの逸脱が必要である。 本研究では,金属アーティファクト低減問題を分解と完了タスクの組合せとして定式化する。 そこで本研究では,retinex理論と条件付き正規化フローに基づく,新たなエンドツーエンド画像ドメインモデルであるretinexflowを提案する。 具体的には,金属インプラント成分と固有の成分を分解する機能分解エンコーダを設計し,その特性を抽出する。 そして、機能対イメージフローモジュールを使用して、金属製のアーティファクトフリーCT画像ステップを、一連の可逆変換をステップで完了させる。 これらの設計は粗細な戦略でモデルに組み込まれており、優れた性能を実現しています。 シミュレーションおよび臨床データを用いた実験結果から,本手法はより定量的で質的な結果が得られ,アーティファクト除去や画像忠実度が向上することが示された。

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