論文の概要: Multi-Scale Texture Loss for CT denoising with GANs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.16640v1
• Date: Mon, 25 Mar 2024 11:28:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-03-26 15:08:28.626119
• Title: Multi-Scale Texture Loss for CT denoising with GANs
• Title（参考訳）: GANを用いたCT用マルチスケールテクスチャ損失
• Authors: Francesco Di Feola, Lorenzo Tronchin, Valerio Guarrasi, Paolo Soda,
• Abstract要約: GAN(Generative Adversarial Networks)は、医療画像の応用を認知するための強力なフレームワークとして証明されている。 本研究は,Gray-Level-Co-occurrence Matrix (GLCM) の内在的マルチスケール特性を利用した損失関数を提案する。 また,画像から抽出したマルチスケールテクスチャ情報を動的に集約する自己認識層を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9349653765341301
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Generative Adversarial Networks (GANs) have proved as a powerful framework for denoising applications in medical imaging. However, GAN-based denoising algorithms still suffer from limitations in capturing complex relationships within the images. In this regard, the loss function plays a crucial role in guiding the image generation process, encompassing how much a synthetic image differs from a real image. To grasp highly complex and non-linear textural relationships in the training process, this work presents a loss function that leverages the intrinsic multi-scale nature of the Gray-Level-Co-occurrence Matrix (GLCM). Although the recent advances in deep learning have demonstrated superior performance in classification and detection tasks, we hypothesize that its information content can be valuable when integrated into GANs' training. To this end, we propose a differentiable implementation of the GLCM suited for gradient-based optimization. Our approach also introduces a self-attention layer that dynamically aggregates the multi-scale texture information extracted from the images. We validate our approach by carrying out extensive experiments in the context of low-dose CT denoising, a challenging application that aims to enhance the quality of noisy CT scans. We utilize three publicly available datasets, including one simulated and two real datasets. The results are promising as compared to other well-established loss functions, being also consistent across three different GAN architectures. The code is available at: https://github.com/FrancescoDiFeola/DenoTextureLoss
• Abstract（参考訳）: GAN(Generative Adversarial Networks)は、医療画像の応用を認知するための強力なフレームワークとして証明されている。 しかし、GANベースの復調アルゴリズムは、画像内の複雑な関係をキャプチャする際の制限に悩まされている。 この点において、損失関数は、合成画像が実際の画像とどの程度異なるかを含む画像生成過程を導く上で重要な役割を果たす。 本研究は,Gray-Level-Co-occurrence Matrix (GLCM, Gray-Level-Co-occurrence Matrix, Gray-Level-Co-occurrence Matrix, GLCM) の本質的なマルチスケール特性を利用した損失関数を提案する。 近年のディープラーニングの進歩は, 分類・検出タスクにおいて優れた性能を示したが, GANの訓練に組み込むと, 情報内容が有用である可能性が示唆された。 そこで本研究では,勾配に基づく最適化に適したGLCMの微分可能な実装を提案する。 また,画像から抽出したマルチスケールテクスチャ情報を動的に集約する自己認識層を導入する。 ノイズの多いCTスキャンの品質向上を目的とした,低用量CTデノナイジング(低用量CTデノナイジング)のコンテキストにおいて広範な実験を行うことで,本手法の有効性を検証した。 1つのシミュレートされたデータセットと2つの実際のデータセットを含む3つの公開データセットを使用します。 結果は、他のよく確立された損失関数と比較して有望であり、3つの異なるGANアーキテクチャ間で一貫性がある。 コードは、https://github.com/FrancescoDiFeola/DenoTextureLossで入手できる。

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