論文の概要: SuperFormer: Volumetric Transformer Architectures for MRI Super-Resolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.03359v1
• Date: Wed, 5 Jun 2024 15:14:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-06 17:41:32.781217
• Title: SuperFormer: Volumetric Transformer Architectures for MRI Super-Resolution
• Title（参考訳）: SuperFormer: MRI超解像のためのボリュームトランスフォーマーアーキテクチャ
• Authors: Cristhian Forigua, Maria Escobar, Pablo Arbelaez,
• Abstract要約: 我々は最先端のSwin Transformerモデルを3D医療領域に拡張する。 本稿では,3次元アプリケーション用VTにおけるボリューム情報処理と符号化位置に関する新しいアプローチを提案する。 磁気共鳴イメージング(MRI)における体積変換器を用いた超解像法であるSuperFormerを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4624872439672525
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presents a novel framework for processing volumetric medical information using Visual Transformers (ViTs). First, We extend the state-of-the-art Swin Transformer model to the 3D medical domain. Second, we propose a new approach for processing volumetric information and encoding position in ViTs for 3D applications. We instantiate the proposed framework and present SuperFormer, a volumetric transformer-based approach for Magnetic Resonance Imaging (MRI) Super-Resolution. Our method leverages the 3D information of the MRI domain and uses a local self-attention mechanism with a 3D relative positional encoding to recover anatomical details. In addition, our approach takes advantage of multi-domain information from volume and feature domains and fuses them to reconstruct the High-Resolution MRI. We perform an extensive validation on the Human Connectome Project dataset and demonstrate the superiority of volumetric transformers over 3D CNN-based methods. Our code and pretrained models are available at https://github.com/BCV-Uniandes/SuperFormer.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ビジュアルトランスフォーマー(ViT)を用いたボリューム医療情報処理フレームワークを提案する。 まず、最先端のSwin Transformerモデルを3D医療領域に拡張する。 第2に,3次元アプリケーション用VTにおけるボリューム情報処理と符号化位置の新たなアプローチを提案する。 提案するフレームワークのインスタンス化と,磁気共鳴イメージング(MRI)超解法のための体積変換器に基づくアプローチであるSuperFormerの紹介を行う。 本手法はMRI領域の3次元情報を活用し,3次元相対的位置エンコーディングを用いた局所自己認識機構を用いて解剖学的詳細を復元する。 さらに,本手法では,ボリューム領域や特徴領域からのマルチドメイン情報を利用して高分解能MRIの再構成を行う。 我々はHuman Connectome Projectデータセットの広範な検証を行い、3D CNN法よりもボリュームトランスフォーマーの方が優れていることを示す。 私たちのコードと事前トレーニングされたモデルはhttps://github.com/BCV-Uniandes/SuperFormer.comで公開されています。

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