論文の概要: Multi-Branch Generative Models for Multichannel Imaging with an Application to PET/CT Joint Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.08748v1
• Date: Fri, 12 Apr 2024 18:21:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-16 18:52:17.706607
• Title: Multi-Branch Generative Models for Multichannel Imaging with an Application to PET/CT Joint Reconstruction
• Title（参考訳）: 多チャンネルイメージングのためのマルチブランチ生成モデルとPET/CT関節再建への応用
• Authors: Noel Jeffrey Pinton, Alexandre Bousse, Catherine Cheze-Le-Rest, Dimitris Visvikis,
• Abstract要約: 本稿では,マルチブランチ生成モデルを用いて,医用画像の相乗的再構成を学習するための概念実証について述べる。 我々は,MNIST (Modified National Institute of Standards and Technology) とPET (positron emission tomography) とCT (Computed tomography) の両方にアプローチの有効性を示す。 本研究は, パッチ分解やモデル制限などの課題にもかかわらず, 医用画像再構成のための生成モデルの可能性を強調した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.95604565673447
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presents a proof-of-concept approach for learned synergistic reconstruction of medical images using multi-branch generative models. Leveraging variational autoencoders (VAEs) and generative adversarial networks (GANs), our models learn from pairs of images simultaneously, enabling effective denoising and reconstruction. Synergistic image reconstruction is achieved by incorporating the trained models in a regularizer that evaluates the distance between the images and the model, in a similar fashion to multichannel dictionary learning (DiL). We demonstrate the efficacy of our approach on both Modified National Institute of Standards and Technology (MNIST) and positron emission tomography (PET)/computed tomography (CT) datasets, showcasing improved image quality and information sharing between modalities. Despite challenges such as patch decomposition and model limitations, our results underscore the potential of generative models for enhancing medical imaging reconstruction.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,マルチブランチ生成モデルを用いた医用画像の相乗的再構築のための概念実証手法を提案する。 可変オートエンコーダ (VAE) とGAN (Generative Adversarial Network) を活用することで, モデルが画像のペアから同時に学習し, 効果的な復調と復元を可能にする。 画像とモデル間の距離を評価する正規化器に、訓練済みのモデルを組み込むことで、多チャンネル辞書学習(DiL)と同様の手法で、相乗的画像再構成を実現する。 我々は,MNIST (Modified National Institute of Standards and Technology) とPET (positron emission tomography)/CT (Computed tomography) の両データセットに対するアプローチの有効性を実証し,改良された画像品質とモダリティ間の情報共有を示す。 本研究は, パッチ分解やモデル制限などの課題にもかかわらず, 医用画像再構成のための生成モデルの可能性を強調した。

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