論文の概要: Enhancing Dynamic CT Image Reconstruction with Neural Fields Through Explicit Motion Regularizers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.01299v1
• Date: Mon, 3 Jun 2024 13:07:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-05 23:09:15.614009
• Title: Enhancing Dynamic CT Image Reconstruction with Neural Fields Through Explicit Motion Regularizers
• Title（参考訳）: 運動規則化器によるニューラルネットワークによる動的CT画像再構成の高速化
• Authors: Pablo Arratia, Matthias Ehrhardt, Lisa Kreusser,
• Abstract要約: 2次元以上の時間計算トモグラフィーにおけるPDEに基づく運動正規化器の導入によるニューラルネットワークの最適化の利点を示す。 また、ニューラルネットワークをグリッドベースの解法と比較し、前者が後者より優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Image reconstruction for dynamic inverse problems with highly undersampled data poses a major challenge: not accounting for the dynamics of the process leads to a non-realistic motion with no time regularity. Variational approaches that penalize time derivatives or introduce motion model regularizers have been proposed to relate subsequent frames and improve image quality using grid-based discretization. Neural fields offer an alternative parametrization of the desired spatiotemporal quantity with a deep neural network, a lightweight, continuous, and biased towards smoothness representation. The inductive bias has been exploited to enforce time regularity for dynamic inverse problems resulting in neural fields optimized by minimizing a data-fidelity term only. In this paper we investigate and show the benefits of introducing explicit PDE-based motion regularizers, namely, the optical flow equation, in 2D+time computed tomography for the optimization of neural fields. We also compare neural fields against a grid-based solver and show that the former outperforms the latter.
• Abstract（参考訳）: 高度にアンサンプされたデータによる動的逆問題に対する画像再構成は、プロセスのダイナミクスを考慮しないことは、時間的規則性のない非現実的な動きにつながるという大きな課題を生じさせる。 時間微分をペナル化したり、動きモデル正規化器を導入したりする変分法は、その後のフレームを関連づけ、グリッドベースの離散化を用いて画質を改善するために提案されている。 ニューラルネットワークは、望まれる時空間量の別のパラメトリゼーションを、深いニューラルネットワークで提供し、軽量で連続的で、滑らかな表現に偏っている。 帰納バイアスは、動的逆問題に対して時間規則性を強制するために利用され、その結果、データ忠実度項のみを最小化することによって、ニューラルネットワークが最適化される。 本稿では,2次元以上の時間計算トモグラフィーにおいて,PDEに基づく運動正規化器,すなわち光流方程式を導入する利点について検討し,その利点を示す。 また、ニューラルネットワークをグリッドベースの解法と比較し、前者が後者より優れていることを示す。

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