論文の概要: Residual Dense Swin Transformer for Continuous Depth-Independent Ultrasound Imaging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.16384v1
• Date: Mon, 25 Mar 2024 03:01:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-03-26 16:17:05.297884
• Title: Residual Dense Swin Transformer for Continuous Depth-Independent Ultrasound Imaging
• Title（参考訳）: 連続深度非依存性超音波イメージングのための残留高密度スズ変圧器
• Authors: Jintong Hu, Hui Che, Zishuo Li, Wenming Yang,
• Abstract要約: 超音波画像に固有の非局所特性と長距離依存性を捉えるために設計されたResidual Dense Swin Transformer Network (RDSTN)を提案する。 RDSTNは画像の品質と視野のバランスを合理化しており、従来の手法よりも細部が優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.821200508757695
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Ultrasound imaging is crucial for evaluating organ morphology and function, yet depth adjustment can degrade image quality and field-of-view, presenting a depth-dependent dilemma. Traditional interpolation-based zoom-in techniques often sacrifice detail and introduce artifacts. Motivated by the potential of arbitrary-scale super-resolution to naturally address these inherent challenges, we present the Residual Dense Swin Transformer Network (RDSTN), designed to capture the non-local characteristics and long-range dependencies intrinsic to ultrasound images. It comprises a linear embedding module for feature enhancement, an encoder with shifted-window attention for modeling non-locality, and an MLP decoder for continuous detail reconstruction. This strategy streamlines balancing image quality and field-of-view, which offers superior textures over traditional methods. Experimentally, RDSTN outperforms existing approaches while requiring fewer parameters. In conclusion, RDSTN shows promising potential for ultrasound image enhancement by overcoming the limitations of conventional interpolation-based methods and achieving depth-independent imaging.
• Abstract（参考訳）: 超音波イメージングは臓器の形態と機能を評価する上で重要であるが、深度調整は画質と視野を劣化させ、深度依存ジレンマを呈する。 従来の補間ベースのズームイン技術は、細部を犠牲にしてアーティファクトを導入することが多い。 これらの課題に自然に対処するために、任意のスケールの超解像の可能性を動機として、非局所特性と超音波画像に固有の長距離依存性を捉えるために設計されたResidual Dense Swin Transformer Network (RDSTN)を提案する。 特徴強調のための線形埋め込みモジュールと、非局所性モデリングのためのシフトウインドウアテンダ付きエンコーダと、連続的な詳細再構築のためのMPPデコーダとを備える。 この戦略は、従来の手法よりも優れたテクスチャを提供する画像品質と視野のバランスを合理化する。 RDSTNは、パラメータを少なくしながら既存のアプローチより優れている。 結論として,RDSTNは従来の補間手法の限界を克服し,深度非依存のイメージングを実現することにより,超音波画像強調の有望な可能性を示す。

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