論文の概要: Conditioning Generative Latent Optimization for Sparse-View CT Image Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.16670v3
• Date: Tue, 30 Apr 2024 13:59:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-01 19:57:27.327182
• Title: Conditioning Generative Latent Optimization for Sparse-View CT Image Reconstruction
• Title（参考訳）: スパースビューCT画像再構成のための条件生成遅延最適化
• Authors: Thomas Braure, Delphine Lazaro, David Hateau, Vincent Brandon, Kévin Ginsburger,
• Abstract要約: 生成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。 この手法は、複数のトレーニングデータセットサイズと様々な視角を用いて、フルドーズスパース・ビューCTでテストされる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5497663232622965
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Computed Tomography (CT) is a prominent example of Imaging Inverse Problem highlighting the unrivaled 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, they cannot generalize to new experimental setups. In contrast, fully unsupervised techniques, most notably using score-based generative models, have recently demonstrated similar or better performances compared to supervised approaches while being flexible at test time. However, their use cases are limited as they need considerable amounts of training data to have good generalization properties. Another unsupervised approach taking advantage of the implicit natural bias of deep convolutional networks, Deep Image Prior, has recently been adapted to solve sparse CT by reparameterizing the reconstruction problem. Although this methodology does not require any training dataset, it enforces a weaker prior on the reconstructions when compared to data-driven methods. To fill the gap between these two strategies, we propose an unsupervised conditional approach to the Generative Latent Optimization framework (cGLO). Similarly to DIP, without any training dataset, cGLO benefits from the structural bias of a decoder network. However, the prior is further reinforced as the effect of a likelihood objective shared between multiple slices being reconstructed simultaneously through the same decoder network. In addition, the parameters of the decoder may be initialized on an unsupervised, and eventually very small, training dataset to enhance the reconstruction. The resulting approach is tested on full-dose sparse-view CT using multiple training dataset sizes and varying numbers of viewing angles.
• Abstract（参考訳）: CT(Computerd Tomography)は、スパースX線投影のような劣化測定装置におけるデータ駆動手法の非侵襲的な性能を強調したイメージング逆問題の一例である。 ディープラーニングアプローチのかなりの割合は、大規模な教師付きデータセットの恩恵を受けているが、それらは新しい実験的な設定に一般化することはできない。 対照的に、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、教師付きアプローチと同じような、あるいはより良いパフォーマンスを示し、テスト時には柔軟である。 しかし、それらのユースケースは、優れた一般化特性を持つためにかなりの量のトレーニングデータを必要とするため、制限されている。 深層畳み込みネットワークの暗黙の自然バイアスを利用した別の教師なしアプローチであるDeep Image Priorは、最近、再構成問題を再パラメータ化してスパースCTの解決に適応した。 この手法ではトレーニングデータセットは必要としないが、データ駆動の手法と比較して再構築に先立って弱体化している。 これら2つの戦略のギャップを埋めるために、生成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。 DIPと同様に、トレーニングデータセットなしでは、cGLOはデコーダネットワークの構造バイアスの恩恵を受ける。 しかし、同じデコーダネットワークを介して同時に再構成される複数のスライス間で共有される可能性目標の効果により、前者がさらに強化される。 さらに、デコーダのパラメータは、教師なし、そして最終的には非常に小さなトレーニングデータセットで初期化され、再構成を強化することができる。 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と様々な視角を用いて、フルドーズスパースCTで検証される。

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