論文の概要: FreeSeed: Frequency-band-aware and Self-guided Network for Sparse-view CT Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.05890v1
• Date: Wed, 12 Jul 2023 03:39:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-13 14:29:18.898253
• Title: FreeSeed: Frequency-band-aware and Self-guided Network for Sparse-view CT Reconstruction
• Title（参考訳）: FreeSeed:Sparse-view CT再構成のための周波数帯域認識と自己誘導ネットワーク
• Authors: Chenglong Ma, Zilong Li, Junping Zhang, Yi Zhang, Hongming Shan
• Abstract要約: スパース・ビュー・コンピュート・トモグラフィー(CT)は, 患者への放射線曝露を迅速化し, 患者への放射線照射を緩和するための, 有望な方法である。 近年,深層学習に基づく画像後処理手法が有望な成果を上げている。 本稿では,FREquency-band-awarEとSelf-guidedを併用したFREquency-band-awarEとSelf-guidedネットワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.91517935951518
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Sparse-view computed tomography (CT) is a promising solution for expediting the scanning process and mitigating radiation exposure to patients, the reconstructed images, however, contain severe streak artifacts, compromising subsequent screening and diagnosis. Recently, deep learning-based image post-processing methods along with their dual-domain counterparts have shown promising results. However, existing methods usually produce over-smoothed images with loss of details due to (1) the difficulty in accurately modeling the artifact patterns in the image domain, and (2) the equal treatment of each pixel in the loss function. To address these issues, we concentrate on the image post-processing and propose a simple yet effective FREquency-band-awarE and SElf-guidED network, termed FreeSeed, which can effectively remove artifact and recover missing detail from the contaminated sparse-view CT images. Specifically, we first propose a frequency-band-aware artifact modeling network (FreeNet), which learns artifact-related frequency-band attention in Fourier domain for better modeling the globally distributed streak artifact on the sparse-view CT images. We then introduce a self-guided artifact refinement network (SeedNet), which leverages the predicted artifact to assist FreeNet in continuing to refine the severely corrupted details. Extensive experiments demonstrate the superior performance of FreeSeed and its dual-domain counterpart over the state-of-the-art sparse-view CT reconstruction methods. Source code is made available at https://github.com/Masaaki-75/freeseed.
• Abstract（参考訳）: スパースビューct(sparse-view ct、ct)は、スキャンプロセスの迅速化と患者への放射線被曝の軽減に有望な解決策であるが、再構成された画像には重度のストリークアーティファクトが含まれており、その後のスクリーニングと診断を阻害している。 近年,深層学習に基づく画像ポストプロセッシング手法とデュアルドメイン対応手法が有望な結果を示している。 しかし,既存の手法では,(1)画像領域のアーティファクトパターンを正確にモデル化することの難しさ,(2)損失関数における各ピクセルの平等な処理などにより,細部が不明瞭な画像を生成することが多い。 そこで我々は,これらの問題に対処するため,画像のポストプロセッシングに重点を置き,簡易かつ効果的な周波数帯域認識・自己誘導型ネットワークであるfreeseedを提案する。 具体的には,まず周波数帯域アウェアアーティファクトモデリングネットワーク(freenet)を提案する。これはフーリエ領域におけるアーティファクト関連周波数帯域アテンションを学習し,スパースビューct画像上のグローバルに分散したストリークアーティファクトのモデリングを改善する。 次に、予測されたアーティファクトを活用する自己誘導のアーティファクトリファインメントネットワーク(SeedNet)を導入し、FreeNetが悪化した詳細を洗練し続けるのを支援します。 広汎な実験は、最先端のスパース・ビューCT再構成法よりもFreeSeedとその二重ドメインの優れた性能を示す。 ソースコードはhttps://github.com/masaaki-75/freeseedで入手できる。

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