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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.08748v3
• Date: Fri, 22 Nov 2024 17:42:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-25 15:01:00.104197
• Title: Multi-Branch Generative Models for Multichannel Imaging with an Application to PET/CT Synergistic Reconstruction
• Title（参考訳）: マルチチャ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相乗的再構成への応用
• 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た医用画像の相乗的再構築のための新しい手法を提案する。 我々は,MNIST (Modified National Institute of Standards and Technology) とPET (positron emission tomography) とCT (Computed tomography) の2つのデータセットに対するアプローチの有効性を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.95604565673447
• License:
• Abstract: This paper presents a novel approach for learned synergistic reconstruction of medical images using multi-branch generative models. Leveraging variational autoencoders (VAEs), our model learns 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. 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 for low-dose imaging. 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新しい手法を提案する。 可変オートエンコーダ(VAE)を活用することで,画像のペアから同時に学習し,効果的な復調と復調を可能にする。 画像とモデル間の距離を評価する正則化器にトレーニングされたモデルを組み込むことで、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) (PET)/CT (Computed tomography) データセットの両方に対するアプローチの有効性を実証し,低線量撮像における画像品質の向上を示す。 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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