論文の概要: Spherical CNN for Medical Imaging Applications: Importance of Equivariance in image reconstruction and denoising

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.03298v2
• Date: Thu, 26 Oct 2023 20:12:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-30 17:13:56.418743
• Title: Spherical CNN for Medical Imaging Applications: Importance of Equivariance in image reconstruction and denoising
• Title（参考訳）: 医用画像用球面cnn:画像再構成と雑音化における等分散の重要性
• Authors: Amirreza Hashemi, Yuemeng Feng, Hamid Sabet
• Abstract要約: 同変ネットワークは、トモグラフィー応用のための効率的かつ高性能なアプローチである。 2次元および3次元の医療画像問題に対する同変球状CNNの有効性を評価した。 本稿では,従来の画像再構成ツールの補完としてSCNNを用いた新しい手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This work highlights the significance of equivariant networks as efficient and high-performance approaches for tomography applications. Our study builds upon the limitations of conventional Convolutional Neural Networks (CNNs), which have shown promise in post-processing various medical imaging systems. However, the efficiency of conventional CNNs heavily relies on an undiminished and proper training set. To tackle this issue, in this study, we introduce an equivariant network, aiming to reduce CNN's dependency on specific training sets. We evaluate the efficacy of equivariant spherical CNNs (SCNNs) for 2- and 3- dimensional medical imaging problems. Our results demonstrate superior quality and computational efficiency of SCNNs in denoising and reconstructing benchmark problems. Furthermore, we propose a novel approach to employ SCNNs as a complement to conventional image reconstruction tools, enhancing the outcomes while reducing reliance on the training set. Across all cases, we observe a significant decrease in computational costs while maintaining the same or higher quality of image processing using SCNNs compared to CNNs. Additionally, we explore the potential of this network for broader tomography applications, particularly those requiring omnidirectional representation.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,トモグラフィ応用における等価ネットワークの効率的かつ高性能なアプローチとしての重要性を強調する。 本研究は従来の畳み込みニューラルネットワーク(cnns)の限界を基礎とし,様々な医用画像処理システムにおいて有望であることを示す。 しかし、従来のCNNの効率性は、未完成で適切なトレーニングセットに大きく依存している。 そこで本研究では,CNNが特定のトレーニングセットへの依存を減らすことを目的とした同変ネットワークを提案する。 2次元および3次元の医療画像問題に対する同変球状CNN(SCNN)の有効性を評価する。 本研究は,ベンチマーク問題の解法と再構成において,SCNNの品質と計算効率が優れていることを示す。 さらに,従来の画像再構成ツールの補完としてSCNNを用いる新たな手法を提案する。 いずれの場合も,CNNと比較して,SCNNと同等あるいは高画質の画像処理を継続しながら,計算コストの大幅な低下を観察する。 さらに,このネットワークの広範なトモグラフィ応用,特に全方位表現を必要とするネットワークの可能性について検討する。

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