論文の概要: Data-Driven Filter Design in FBP: Transforming CT Reconstruction with Trainable Fourier Series

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.16039v2
• Date: Fri, 25 Oct 2024 10:18:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-28 13:34:48.277364
• Title: Data-Driven Filter Design in FBP: Transforming CT Reconstruction with Trainable Fourier Series
• Title（参考訳）: FBPにおけるデータ駆動フィルタの設計:訓練可能なフーリエ系列を用いたCT再構成
• Authors: Yipeng Sun, Linda-Sophie Schneider, Fuxin Fan, Mareike Thies, Mingxuan Gu, Siyuan Mei, Yuzhong Zhou, Siming Bayer, Andreas Maier,
• Abstract要約: 本稿では,FBPフレームワーク内にCT再構成のためのトレーニング可能なフィルタを導入する。 この方法は、フーリエ級数係数を最適化してフィルタを構成することにより、ノイズ低減の限界を克服する。 本フィルタは既存のCT再構成モデルに容易に組み込めるので,幅広い応用に適応できるツールである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6508148866314163
• License:
• Abstract: In this study, we introduce a Fourier series-based trainable filter for computed tomography (CT) reconstruction within the filtered backprojection (FBP) framework. This method overcomes the limitation in noise reduction by optimizing Fourier series coefficients to construct the filter, maintaining computational efficiency with minimal increment for the trainable parameters compared to other deep learning frameworks. Additionally, we propose Gaussian edge-enhanced (GEE) loss function that prioritizes the $L_1$ norm of high-frequency magnitudes, effectively countering the blurring problems prevalent in mean squared error (MSE) approaches. The model's foundation in the FBP algorithm ensures excellent interpretability, as it relies on a data-driven filter with all other parameters derived through rigorous mathematical procedures. Designed as a plug-and-play solution, our Fourier series-based filter can be easily integrated into existing CT reconstruction models, making it an adaptable tool for a wide range of practical applications. Code and data are available at https://github.com/sypsyp97/Trainable-Fourier-Series.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,FBPフレームワーク内でのCT再構成のためのFourierシリーズに基づくトレーニング可能なフィルタを提案する。 この方法は、フーリエ級数係数を最適化してフィルタを構築することでノイズ低減の限界を克服し、他のディープラーニングフレームワークと比較して、トレーニング可能なパラメータの最小増分で計算効率を維持できる。 さらに、平均二乗誤差(MSE)アプローチで発生する曖昧な問題を効果的に解消し、高周波数大域の$L_1$ノルムを優先するガウスエッジ強化(GEE)損失関数を提案する。 FBPアルゴリズムにおけるモデルの基礎は、厳密な数学的手続きによって導出される他のパラメータを含むデータ駆動フィルタに依存するため、優れた解釈可能性を保証する。 プラグアンドプレイのソリューションとして設計されたFourierシリーズベースのフィルタは、既存のCT再構成モデルに容易に統合でき、幅広い実用用途に適応できるツールである。 コードとデータはhttps://github.com/sypsyp97/Trainable-Fourier-Seriesで公開されている。

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