論文の概要: DensePANet: An improved generative adversarial network for photoacoustic tomography image reconstruction from sparse data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.13101v1
• Date: Fri, 19 Apr 2024 09:52:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-23 20:28:09.483214
• Title: DensePANet: An improved generative adversarial network for photoacoustic tomography image reconstruction from sparse data
• Title（参考訳）: DensePANet:スパースデータを用いた光音響トモグラフィ画像再構成のための改良された生成対向ネットワーク
• Authors: Hesam hakimnejad, Zohreh Azimifar, Narjes Goshtasbi,
• Abstract要約: スパースデータからのPAT画像再構成の問題を解決するために,DensePANetと呼ばれるエンドツーエンドの手法を提案する。 提案したモデルは、FD-UNet++と呼ばれるジェネレータにUNetを改良し、再構成性能を大幅に改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4665304971699265
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Image reconstruction is an essential step of every medical imaging method, including Photoacoustic Tomography (PAT), which is a promising modality of imaging, that unites the benefits of both ultrasound and optical imaging methods. Reconstruction of PAT images using conventional methods results in rough artifacts, especially when applied directly to sparse PAT data. In recent years, generative adversarial networks (GANs) have shown a powerful performance in image generation as well as translation, rendering them a smart choice to be applied to reconstruction tasks. In this study, we proposed an end-to-end method called DensePANet to solve the problem of PAT image reconstruction from sparse data. The proposed model employs a novel modification of UNet in its generator, called FD-UNet++, which considerably improves the reconstruction performance. We evaluated the method on various in-vivo and simulated datasets. Quantitative and qualitative results show the better performance of our model over other prevalent deep learning techniques.
• Abstract（参考訳）: 光音響トモグラフィー(PAT: Photoacoustic Tomography, PAT)は、超音波と光学イメージングの両方の利点を一体化するための画像再構成である。 従来の手法によるPAT画像の再構成は,特にスパースPATデータに直接適用した場合に,粗いアーティファクトをもたらす。 近年、GAN(Generative Adversarial Network)は、画像生成と翻訳において強力な性能を示しており、再構成タスクに適用するための賢い選択となっている。 本研究では,スパースデータからのPAT画像再構成の問題を解決するために,DensePANetというエンドツーエンド手法を提案する。 提案したモデルは、FD-UNet++と呼ばれるジェネレータにUNetを改良し、再構成性能を大幅に改善する。 本手法を,様々なインビボおよびシミュレートされたデータセット上で評価した。 定量的および定性的な結果は、他の一般的なディープラーニング技術よりも、モデルの性能が優れていることを示している。

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