論文の概要: Space-Variant Total Variation boosted by learning techniques in few-view tomographic imaging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.16900v1
• Date: Thu, 25 Apr 2024 08:58:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-29 15:03:56.049776
• Title: Space-Variant Total Variation boosted by learning techniques in few-view tomographic imaging
• Title（参考訳）: 微視的トモグラフィーにおける学習手法による空間変動総変動の増大
• Authors: Elena Morotti, Davide Evangelista, Andrea Sebastiani, Elena Loli Piccolomini,
• Abstract要約: 本稿では,未決定の線形逆問題に対する空間変動正規化モデルの開発に焦点をあてる。 提案モデルの主な目的は,ディノベーションと細部・縁の保存のバランスを良くすることである。 畳み込みニューラルネットワークは、トレーニングにおいて弾性損失関数を用いて、基底真理像とその勾配を近似するように設計されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper focuses on the development of a space-variant regularization model for solving an under-determined linear inverse problem. The case study is a medical image reconstruction from few-view tomographic noisy data. The primary objective of the proposed optimization model is to achieve a good balance between denoising and the preservation of fine details and edges, overcoming the performance of the popular and largely used Total Variation (TV) regularization through the application of appropriate pixel-dependent weights. The proposed strategy leverages the role of gradient approximations for the computation of the space-variant TV weights. For this reason, a convolutional neural network is designed, to approximate both the ground truth image and its gradient using an elastic loss function in its training. Additionally, the paper provides a theoretical analysis of the proposed model, showing the uniqueness of its solution, and illustrates a Chambolle-Pock algorithm tailored to address the specific problem at hand. This comprehensive framework integrates innovative regularization techniques with advanced neural network capabilities, demonstrating promising results in achieving high-quality reconstructions from low-sampled tomographic data.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,未決定の線形逆問題に対する空間変動正規化モデルの開発に焦点をあてる。 症例スタディは,少数視点のトモグラフィーノイズデータによる医用画像再構成である。 提案モデルの主な目的は, 適切な画素依存重みの適用により, 広く使用されている全変量(TV)正則化の性能を克服し, ディノナイシングと細部・縁の保存のバランスを良くすることである。 提案手法は,宇宙変動テレビの重み計算における勾配近似の役割を利用する。 このため、畳み込みニューラルネットワークは、トレーニングにおいて弾性損失関数を用いて、基底真理像と勾配の両方を近似するように設計されている。 さらに,本論文では,提案モデルの理論的解析を行い,その解の特異性を示し,手元にある特定の問題に対処するためのシャンブル・ポックアルゴリズムについて述べる。 この包括的なフレームワークは、革新的な正規化技術と高度なニューラルネットワーク機能を統合し、低サンプリングトモグラフィーデータから高品質な再構築を実現するための有望な結果を示す。

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