Fugu-MT 論文翻訳(概要): Differentiable Forward Projector for X-ray Computed Tomography

論文の概要: Differentiable Forward Projector for X-ray Computed Tomography

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.05801v1
Date: Tue, 11 Jul 2023 20:52:46 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-07-13 14:59:23.288249
Title: Differentiable Forward Projector for X-ray Computed Tomography
Title（参考訳）: x線ct用微分可能な前方プロジェクタ
Authors: Hyojin Kim and Kyle Champley
Abstract要約: データ駆動型深層学習は、様々な計算トモグラフィー再構成問題にうまく適用されている。本稿では,予測画像と元の計測値との整合性を確保するために,精度の高い前方・後方プロジェクションソフトウェアライブラリを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.1868857343691115
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Data-driven deep learning has been successfully applied to various computed tomographic reconstruction problems. The deep inference models may outperform existing analytical and iterative algorithms, especially in ill-posed CT reconstruction. However, those methods often predict images that do not agree with the measured projection data. This paper presents an accurate differentiable forward and back projection software library to ensure the consistency between the predicted images and the original measurements. The software library efficiently supports various projection geometry types while minimizing the GPU memory footprint requirement, which facilitates seamless integration with existing deep learning training and inference pipelines. The proposed software is available as open source: https://github.com/LLNL/LEAP.
Abstract（参考訳）: データ駆動型深層学習は、様々な計算トモグラフィー再構成問題にうまく適用されている。深部推論モデルは、既存の解析的および反復的アルゴリズム、特に不良なCT再構成においてより優れている。しかし、これらの方法は計測された投影データと一致しない画像を予測することが多い。本稿では,予測画像と実測値との一貫性を確保するため,高精度な前方および後方投影ソフトウェアライブラリを提案する。このソフトウェアライブラリは、GPUメモリフットプリント要件を最小化しながら、様々な投影幾何学タイプを効率的にサポートし、既存のディープラーニングトレーニングと推論パイプラインとのシームレスな統合を容易にする。提案されたソフトウェアは、オープンソースとして利用可能である。

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