論文の概要: Solving Low-Dose CT Reconstruction via GAN with Local Coherence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.13584v1
• Date: Sun, 24 Sep 2023 08:55:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-26 18:52:56.267555
• Title: Solving Low-Dose CT Reconstruction via GAN with Local Coherence
• Title（参考訳）: 局所コヒーレンスを用いた低線量CT再構成
• Authors: Wenjie Liu
• Abstract要約: 本稿では,局所コヒーレンスを向上したGANを用いた新しい手法を提案する。 提案手法は, 近接画像の局所的コヒーレンスを光学的流れにより捕捉し, 構築した画像の精度と安定性を著しく向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.325977856241404
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The Computed Tomography (CT) for diagnosis of lesions in human internal organs is one of the most fundamental topics in medical imaging. Low-dose CT, which offers reduced radiation exposure, is preferred over standard-dose CT, and therefore its reconstruction approaches have been extensively studied. However, current low-dose CT reconstruction techniques mainly rely on model-based methods or deep-learning-based techniques, which often ignore the coherence and smoothness for sequential CT slices. To address this issue, we propose a novel approach using generative adversarial networks (GANs) with enhanced local coherence. The proposed method can capture the local coherence of adjacent images by optical flow, which yields significant improvements in the precision and stability of the constructed images. We evaluate our proposed method on real datasets and the experimental results suggest that it can outperform existing state-of-the-art reconstruction approaches significantly.
• Abstract（参考訳）: 体内臓器の病変を診断するためのct(ct)は、医用画像診断の最も基本的な話題の1つである。 放射線照射の少ない低用量CTは標準用量CTよりも好まれており,再建法は広く研究されている。 しかし、現在の低用量CT再構成技術は主にモデルベースの手法やディープラーニングベースの手法に依存しており、シーケンシャルCTスライスにおけるコヒーレンスと滑らかさを無視することが多い。 そこで本研究では,局所コヒーレンスを向上したGANを用いた新しい手法を提案する。 提案手法では,隣接画像の局所的コヒーレンスを光学的流れで捉えることにより,構築画像の精度と安定性が大幅に向上する。 提案手法を実データで評価し, 実験結果から, 既往の再構築手法を大幅に上回ることができることが示唆された。

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