論文の概要: APRF: Anti-Aliasing Projection Representation Field for Inverse Problem in Imaging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.05270v1
• Date: Tue, 11 Jul 2023 14:04:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-12 14:56:37.381408
• Title: APRF: Anti-Aliasing Projection Representation Field for Inverse Problem in Imaging
• Title（参考訳）: APRF:イメージングにおける逆問題に対する抗エイリアス射影表現場
• Authors: Zixuan Chen, Lingxiao Yang, Jianhuang Lai and Xiaohua Xie
• Abstract要約: Sparse-view Computed Tomography (SVCT) は画像の逆問題である。 近年の研究では、インプリシット・ニューラル・リ表現(INR)を用いて、シングラムとCT画像の座標に基づくマッピングを構築している。 自己教師型SVCT再構成法の提案 -抗エイリアス射影表現場(APRF)- APRFは空間的制約によって隣接する投影ビュー間の連続的な表現を構築することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 74.9262846410559
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Sparse-view Computed Tomography (SVCT) reconstruction is an ill-posed inverse problem in imaging that aims to acquire high-quality CT images based on sparsely-sampled measurements. Recent works use Implicit Neural Representations (INRs) to build the coordinate-based mapping between sinograms and CT images. However, these methods have not considered the correlation between adjacent projection views, resulting in aliasing artifacts on SV sinograms. To address this issue, we propose a self-supervised SVCT reconstruction method -- Anti-Aliasing Projection Representation Field (APRF), which can build the continuous representation between adjacent projection views via the spatial constraints. Specifically, APRF only needs SV sinograms for training, which first employs a line-segment sampling module to estimate the distribution of projection views in a local region, and then synthesizes the corresponding sinogram values using center-based line integral module. After training APRF on a single SV sinogram itself, it can synthesize the corresponding dense-view (DV) sinogram with consistent continuity. High-quality CT images can be obtained by applying re-projection techniques on the predicted DV sinograms. Extensive experiments on CT images demonstrate that APRF outperforms state-of-the-art methods, yielding more accurate details and fewer artifacts. Our code will be publicly available soon.
• Abstract（参考訳）: Sparse-view Computed Tomography (SVCT) 再構成は画像の逆問題であり、スパースサンプリングによる高画質CT画像の取得を目的としている。 近年の研究では、インプリシット・ニューラル・リ表現(INR)を用いて、シングラムとCT画像の座標に基づくマッピングを構築している。 しかし、これらの手法は隣接する投影ビュー間の相関を考慮せず、svシングラム上のアーティファクトをエイリアスする結果となった。 そこで本研究では,隣接投影ビュー間の連続的な表現を空間的制約によって構築する,自己教師型SVCT再構成手法であるAnti-Aliasing Projection Representation Field (APRF)を提案する。 具体的には、APRFは、まず、局所領域における投影ビューの分布を推定するために線分サンプリングモジュールを使用し、次にセンターベースライン積分モジュールを使用して対応するシングラム値を合成する。 1つのSVシングラムでAPRFをトレーニングした後、対応する密度ビュー(DV)シングラムを一貫した連続性で合成することができる。 予測されたdvシンノグラムに再投影技術を適用することで高品質のct画像が得られる。 CT画像の大規模な実験により、APRFは最先端の手法よりも優れており、より正確な細部と少ないアーティファクトが得られることが示された。 私たちのコードはまもなく公開されます。

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