論文の概要: A Low-dose CT Reconstruction Network Based on TV-regularized OSEM Algorithm

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.13832v1
• Date: Sun, 25 Aug 2024 13:31:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-27 17:40:08.930481
• Title: A Low-dose CT Reconstruction Network Based on TV-regularized OSEM Algorithm
• Title（参考訳）: テレビ規則化OSEMアルゴリズムに基づく低線量CT再構成ネットワーク
• Authors: Ran An, Yinghui Zhang, Xi Chen, Lemeng Li, Ke Chen, Hongwei Li,
• Abstract要約: 低用量CT(LDCT)は人体に対する潜在的な害を軽減する上で大きな利点がある。 予測 (EM) アルゴリズムを用いることで, LDCT の再構成精度を向上させるために, 統計的先行値と人工先行値を組み合わせることができる。 本稿では,EMアルゴリズムのM'-stepにTV正規化を組み込むことにより,効果的かつ効率的な正規化を実現することを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.204918070701211
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Low-dose computed tomography (LDCT) offers significant advantages in reducing the potential harm to human bodies. However, reducing the X-ray dose in CT scanning often leads to severe noise and artifacts in the reconstructed images, which might adversely affect diagnosis. By utilizing the expectation maximization (EM) algorithm, statistical priors could be combined with artificial priors to improve LDCT reconstruction quality. However, conventional EM-based regularization methods adopt an alternating solving strategy, i.e. full reconstruction followed by image-regularization, resulting in over-smoothing and slow convergence. In this paper, we propose to integrate TV regularization into the ``M''-step of the EM algorithm, thus achieving effective and efficient regularization. Besides, by employing the Chambolle-Pock (CP) algorithm and the ordered subset (OS) strategy, we propose the OSEM-CP algorithm for LDCT reconstruction, in which both reconstruction and regularization are conducted view-by-view. Furthermore, by unrolling OSEM-CP, we propose an end-to-end reconstruction neural network (NN), named OSEM-CPNN, with remarkable performance and efficiency that achieves high-quality reconstructions in just one full-view iteration. Experiments on different models and datasets demonstrate our methods' outstanding performance compared to traditional and state-of-the-art deep-learning methods.
• Abstract（参考訳）: 低用量CT(LDCT)は人体に対する潜在的な害を軽減する上で大きな利点がある。 しかし、CTスキャンにおけるX線量の減少は、しばしば再建された画像の厳しいノイズやアーティファクトを引き起こし、診断に悪影響を及ぼす可能性がある。 予測最大化 (EM) アルゴリズムを用いることで, LDCT の再構成精度を向上させるために, 統計的先行値と人工先行値を組み合わせることができる。 しかし、従来のEMベースの正規化手法では、完全な再構成と画像の正規化が交互に行われ、過度な平滑化と緩やかな収束をもたらす。 本稿では,EMアルゴリズムの ``M'' ステップにテレビの正則化を組み込むことにより,効果的かつ効率的な正則化を実現することを提案する。 さらに,Chambolle-Pock (CP) アルゴリズムと順序付きサブセット (OS) 戦略を用いて,再構成と正規化の両方をビュー・バイ・ビューで行うLDCT再構成のためのOSEM-CPアルゴリズムを提案する。 さらに,OSEM-CPの展開により,OSEM-CPNNというエンド・ツー・エンドの再構成ニューラルネットワークを提案する。 異なるモデルとデータセットの実験は、従来の最先端のディープラーニング手法と比較して、我々の手法の卓越した性能を示している。

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