論文の概要: Conditioning Generative Latent Optimization to solve Imaging Inverse Problems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.16670v2
• Date: Mon, 21 Aug 2023 09:36:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-22 22:33:45.795924
• Title: Conditioning Generative Latent Optimization to solve Imaging Inverse Problems
• Title（参考訳）: 画像逆問題に対するコンディショニング生成潜時最適化
• Authors: Thomas Braure, K\'evin Ginsburger
• Abstract要約: ディープラーニングアプローチは、大規模な教師付きデータセットの恩恵を受け、実験的な測定結果を医療スキャンにマッピングする。 完全に教師なしのテクニック、特にスコアベースの生成モデルの使用は、最近、類似またはより良いパフォーマンスを実証している。 生成遅延最適化フレームワークに対する教師なし条件付きアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Computed Tomography (CT) is a prominent example of Imaging Inverse Problem (IIP), highlighting the unrivalled performances of data-driven methods in degraded measurements setups like sparse X-ray projections. Although a significant proportion of deep learning approaches benefit from large supervised datasets to directly map experimental measurements to medical scans, they cannot generalize to unknown acquisition setups. In contrast, fully unsupervised techniques, most notably using score-based generative models, have recently demonstrated similar or better performances compared to supervised approaches to solve IIPs while being flexible at test time regarding the imaging setup. However, their use cases are limited by two factors: (a) they need considerable amounts of training data to have good generalization properties and (b) they require a backward operator, like Filtered-Back-Projection in the case of CT, to condition the learned prior distribution of medical scans to experimental measurements. To overcome these issues, we propose an unsupervised conditional approach to the Generative Latent Optimization framework (cGLO), in which the parameters of a decoder network are initialized on an unsupervised dataset. The decoder is then used for reconstruction purposes, by performing Generative Latent Optimization with a loss function directly comparing simulated measurements from proposed reconstructions to experimental measurements. The resulting approach, tested on sparse-view CT using multiple training dataset sizes, demonstrates better reconstruction quality compared to state-of-the-art score-based strategies in most data regimes and shows an increasing performance advantage for smaller training datasets and reduced projection angles. Furthermore, cGLO does not require any backward operator and could expand use cases even to non-linear IIPs.
• Abstract（参考訳）: CT(Computed Tomography)はイメージング逆問題(IIP)の顕著な例であり、スパースX線プロジェクションのような劣化した測定設定におけるデータ駆動手法の非分散性能を強調している。 ディープラーニングアプローチのかなりの割合は、実験的な測定結果を医療スキャンに直接マッピングする大規模な教師付きデータセットの恩恵を受けているが、未知の取得設定に一般化することはできない。 対照的に、特にスコアベースの生成モデルを用いた完全に教師なしのテクニックは、画像設定に関するテスト時に柔軟でありながらiipsを解決する教師付きアプローチと比較して、最近、類似またはより良い性能を示している。 しかし、ユースケースは2つの要因に制限されている。 (a)優れた一般化特性を持つためには、かなりの量のトレーニングデータが必要である。 (b)CTの場合のフィルタバックプロジェクションのような後方演算子が必要であり、医学スキャンの学習前の分布を実験的な測定に適応させる。 これらの問題を克服するために,デコーダネットワークのパラメータを教師なしデータセット上で初期化する生成的潜在最適化フレームワーク (cglo) に対する教師なし条件付きアプローチを提案する。 次に、デコーダは、提案された再構成から実験的な測定へのシミュレーション測定を直接比較する損失関数による生成的潜在最適化を行うことで、再構成目的に使用される。 結果として得られたアプローチは、複数のトレーニングデータセットサイズを使用してスパースビューctでテストされ、ほとんどのデータレジームで最先端のスコアベース戦略よりも優れた再構成品質を示し、より小さなトレーニングデータセットのパフォーマンスアドバンテージと投影角の低下を示している。 さらに、cGLOは後方演算子を必要としないため、ユースケースを非線形IPにも拡張することができる。

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