論文の概要: Unsupervised Polychromatic Neural Representation for CT Metal Artifact Reduction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.15203v1
• Date: Tue, 27 Jun 2023 04:50:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-28 14:38:57.763789
• Title: Unsupervised Polychromatic Neural Representation 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教師なし多色神経表現
• Authors: Qing Wu, Lixuan Chen, Ce Wang, Hongjiang Wei, S. Kevin Zhou, Jingyi Yu, Yuyao Zhang
• Abstract要約: 人体に金属インプラントが存在する場合のCTイメージングの課題に対処する新しい多色神経表現法(Polyner)を提案する。 私たちのPolynerは、ドメイン内のデータセットの教師付きメソッドよりも同等または優れたパフォーマンスを実現しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.20315489796417
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Emerging neural reconstruction techniques based on tomography (e.g., NeRF, NeAT, and NeRP) have started showing unique capabilities in medical imaging. In this work, we present a novel Polychromatic neural representation (Polyner) to tackle the challenging problem of CT imaging when metallic implants exist within the human body. The artifacts arise from the drastic variation of metal's attenuation coefficients at various energy levels of the X-ray spectrum, leading to a nonlinear metal effect in CT measurements. Reconstructing CT images from metal-affected measurements hence poses a complicated nonlinear inverse problem where empirical models adopted in previous metal artifact reduction (MAR) approaches lead to signal loss and strongly aliased reconstructions. Polyner instead models the MAR problem from a nonlinear inverse problem perspective. Specifically, we first derive a polychromatic forward model to accurately simulate the nonlinear CT acquisition process. Then, we incorporate our forward model into the implicit neural representation to accomplish reconstruction. Lastly, we adopt a regularizer to preserve the physical properties of the CT images across different energy levels while effectively constraining the solution space. Our Polyner is an unsupervised method and does not require any external training data. Experimenting with multiple datasets shows that our Polyner achieves comparable or better performance than supervised methods on in-domain datasets while demonstrating significant performance improvements on out-of-domain datasets. To the best of our knowledge, our Polyner is the first unsupervised MAR method that outperforms its supervised counterparts.
• Abstract（参考訳）: トモグラフィー(例えば、NeRF、NeAT、NeRP)に基づく新しい神経再構成技術は、医用画像に特有の機能を示すようになった。 本研究では,人体に金属インプラントが存在する場合のCTイメージングの課題に取り組むために,新しいポリクロマティックニューラル表現(ポリナー)を提案する。 人工物は、X線スペクトルの様々なエネルギーレベルにおける金属の減衰係数の劇的な変化から生じ、CT測定において非線形な金属効果をもたらす。 金属の影響によるCT画像の再構成は、従来の金属アーチファクトリダクション(MAR)アプローチで採用された経験的モデルが信号損失と強いエイリアス化を招き、複雑な非線形逆問題を引き起こす。 ポリナーは、非線形逆問題の観点から MAR 問題をモデル化する。 具体的には、まず、非線形CT取得過程を正確にシミュレートする多色前方モデルを導出する。 そして,前向きモデルを暗黙のニューラル表現に組み込んで再構築を行う。 最後に, 解空間を効果的に制約しながら, エネルギーレベルの異なるCT画像の物理的特性を保存するために, 正則化器を採用する。 我々のPolynerは教師なしのメソッドであり、外部のトレーニングデータを必要としない。 複数のデータセットを実験した結果、ポリナーはドメイン内データセットの教師付きメソッドと同等あるいは優れたパフォーマンスを達成でき、ドメイン外データセットでは大幅なパフォーマンス改善が得られました。 我々の知る限りでは、Polynerは教師なしのMAR法で、教師なしの手法よりも優れています。

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