論文の概要: Deep Radon Prior: A Fully Unsupervised Framework for Sparse-View CT Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.00135v1
• Date: Sat, 30 Dec 2023 04:11:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-03 18:40:44.094576
• Title: Deep Radon Prior: A Fully Unsupervised Framework for Sparse-View CT Reconstruction
• Title（参考訳）: deep radon prior: スパースビューct再構成のための完全な教師なしフレームワーク
• Authors: Shuo Xu, Yucheng Zhang, Gang Chen, Xincheng Xiang, Peng Cong, and Yuewen Sun
• Abstract要約: 提案するフレームワークはデータセットを必要とせず、優れた解釈可能性と一般化能力を示す。 実験結果から,提案手法は画像アーチファクトを効果的に抑制しつつ,詳細な画像を生成することができることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.509941446269504
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Although sparse-view computed tomography (CT) has significantly reduced radiation dose, it also introduces severe artifacts which degrade the image quality. In recent years, deep learning-based methods for inverse problems have made remarkable progress and have become increasingly popular in CT reconstruction. However, most of these methods suffer several limitations: dependence on high-quality training data, weak interpretability, etc. In this study, we propose a fully unsupervised framework called Deep Radon Prior (DRP), inspired by Deep Image Prior (DIP), to address the aforementioned limitations. DRP introduces a neural network as an implicit prior into the iterative method, thereby realizing cross-domain gradient feedback. During the reconstruction process, the neural network is progressively optimized in multiple stages to narrow the solution space in radon domain for the under-constrained imaging protocol, and the convergence of the proposed method has been discussed in this work. Compared with the popular pre-trained method, the proposed framework requires no dataset and exhibits superior interpretability and generalization ability. The experimental results demonstrate that the proposed method can generate detailed images while effectively suppressing image artifacts.Meanwhile, DRP achieves comparable or better performance than the supervised methods.
• Abstract（参考訳）: スパース・ビュー・コンピュート・トモグラフィー (CT) は放射線線量を大幅に減少させたが, 画像品質を低下させる深刻なアーティファクトも導入した。 近年, 逆問題に対する深層学習に基づく手法が顕著に進歩し, CT再構成においてますます普及している。 しかし、これらの手法のほとんどは、高品質なトレーニングデータへの依存、弱い解釈可能性など、いくつかの制限を受ける。 本研究では,前述の制限に対処するために,deep image prior (dip) にインスパイアされた deep radon prior (drp) と呼ばれる完全教師なしフレームワークを提案する。 drpは反復法に暗黙の先行としてニューラルネットワークを導入し、クロスドメイン勾配フィードバックを実現する。 再構成過程において, ニューラルネットワークはラドン領域の解空間を狭めるために, 複数の段階において段階的に最適化され, 提案手法の収束性について論じている。 一般的な事前学習手法と比較して,提案フレームワークはデータセットを必要とせず,優れた解釈性と一般化能力を示す。 実験の結果,提案手法は画像アーチファクトを効果的に抑制しつつ,詳細な画像を生成することができることがわかった。

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