Fugu-MT 論文翻訳(概要): SdCT-GAN: Reconstructing CT from Biplanar X-Rays with Self-driven Generative Adversarial Networks

論文の概要: SdCT-GAN: Reconstructing CT from Biplanar X-Rays with Self-driven Generative Adversarial Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.04960v1
Date: Sun, 10 Sep 2023 08:16:02 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-09-12 15:30:27.568268
Title: SdCT-GAN: Reconstructing CT from Biplanar X-Rays with Self-driven Generative Adversarial Networks
Title（参考訳）: SdCT-GAN: 自己駆動型生成対向ネットワークを用いたバイプレナーX線からのCT再構成
Authors: Shuangqin Cheng, Qingliang Chen, Qiyi Zhang, Ming Li, Yamuhanmode Alike, Kaile Su and Pengcheng Wen
Abstract要約: 本稿では,3次元CT画像の再構成のための自己駆動型生成対向ネットワークモデル(SdCT-GAN)を提案する。識別器に新しいオートエンコーダ構造を導入することにより、画像の詳細により多くの注意を払っている。 LPIPS評価基準は,既存画像よりも微細な輪郭やテクスチャを定量的に評価できる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.624839896733912
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Computed Tomography (CT) is a medical imaging modality that can generate more informative 3D images than 2D X-rays. However, this advantage comes at the expense of more radiation exposure, higher costs, and longer acquisition time. Hence, the reconstruction of 3D CT images using a limited number of 2D X-rays has gained significant importance as an economical alternative. Nevertheless, existing methods primarily prioritize minimizing pixel/voxel-level intensity discrepancies, often neglecting the preservation of textural details in the synthesized images. This oversight directly impacts the quality of the reconstructed images and thus affects the clinical diagnosis. To address the deficits, this paper presents a new self-driven generative adversarial network model (SdCT-GAN), which is motivated to pay more attention to image details by introducing a novel auto-encoder structure in the discriminator. In addition, a Sobel Gradient Guider (SGG) idea is applied throughout the model, where the edge information from the 2D X-ray image at the input can be integrated. Moreover, LPIPS (Learned Perceptual Image Patch Similarity) evaluation metric is adopted that can quantitatively evaluate the fine contours and textures of reconstructed images better than the existing ones. Finally, the qualitative and quantitative results of the empirical studies justify the power of the proposed model compared to mainstream state-of-the-art baselines.
Abstract（参考訳）: CT(Computerd Tomography)は、2次元X線よりも情報的な3D画像を生成する医療画像モダリティである。しかし、この利点は、より多くの放射線被曝、高いコスト、より長い取得時間を犠牲にしている。そのため, 限られた2次元X線を用いた3次元CT画像の再構成は, 経済的代替物として重要視されている。それにもかかわらず、既存の手法は主に画素/ボクセルレベルの強度差の最小化を優先し、合成画像におけるテクスチャの詳細の保存を無視する。この監視は再建画像の品質に直接影響を与え、臨床診断に影響を及ぼす。そこで本研究では,識別器に新たな自己エンコーダ構造を導入することにより,画像の詳細により多くの注意を払うことを目的とした,自己駆動型生成対向ネットワークモデル(SdCT-GAN)を提案する。さらに、入力時の2次元X線画像からのエッジ情報を統合できるSGG(Sobel Gradient Guider)の概念をモデル全体に適用する。さらに, LPIPS (Learned Perceptual Image Patch similarity) 評価指標を採用し, 既存の画像よりも微細な輪郭やテクスチャを定量的に評価する。最後に、実証研究の質的かつ定量的な結果は、提案されたモデルのパワーを、主流の最先端のベースラインと比較して正当化する。

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