論文の概要: Application of Spherical Convolutional Neural Networks to Image Reconstruction and Denoising in Nuclear Medicine

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.03298v3
• Date: Thu, 30 Jan 2025 22:53:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-03 13:57:59.565682
• Title: Application of Spherical Convolutional Neural Networks to Image Reconstruction and Denoising in Nuclear Medicine
• Title（参考訳）: 球状畳み込みニューラルネットワークの核医学における画像再構成・復調への応用
• Authors: Amirreza Hashemi, Yuemeng Feng, Arman Rahmim, Hamid Sabet,
• Abstract要約: 等変ニューラルネットワークは、核医学における画像再構成と復調のための効率的かつ高性能なフレームワークである。 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の実装と評価を行った。 画像再構成とデノナイジングベンチマークの両問題において,SCNNの品質と計算効率は優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.31923933006157473
• License:
• Abstract: This work investigates use of equivariant neural networks as efficient and high-performance frameworks for image reconstruction and denoising in nuclear medicine. Our work aims to tackle limitations of conventional Convolutional Neural Networks (CNNs), which require significant training. We investigated equivariant networks, aiming to reduce CNN's dependency on specific training sets. Specifically, we implemented and evaluated equivariant spherical CNNs (SCNNs) for 2- and 3-dimensional medical imaging problems. Our results demonstrate superior quality and computational efficiency of SCNNs in both image reconstruction and denoising 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 observed significant decrease in computational cost by leveraging the inherent inclusion of equivariant representatives while achieving the same or higher quality of image processing using SCNNs compared to CNNs. Additionally, we explore the potential of SCNNs for broader tomography applications, particularly those requiring rotationally variant representation.
• Abstract（参考訳）: 本研究は, 核医学における画像再構成と復調のための, 効率的かつ高性能な枠組みとしての同変ニューラルネットワークの利用について検討する。 我々の研究は、大規模なトレーニングを必要とする従来の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の限界に対処することを目的としている。 我々は、CNNの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て、同変ネットワークを調査した。 具体的には,2次元および3次元の医療画像問題に対して,同変球状CNN(SCNN)を実装し,評価した。 画像再構成とデノナイジングベンチマークの両問題において,SCNNの品質と計算効率は優れていた。 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を用いた画像処理の同一あるいは高画質化を図りながら,同変代表の固有包摂を生かし,計算コストの大幅な低下を観測した。 さらに、より広いトモグラフィー応用のためのSCNNの可能性、特に回転可変表現を必要とするものについて検討する。

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