論文の概要: Learning Task-Specific Sampling Strategy for Sparse-View CT Reconstruction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.01544v1
- Date: Tue, 3 Sep 2024 02:26:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-06 03:21:06.676553
- Title: Learning Task-Specific Sampling Strategy for Sparse-View CT Reconstruction
- Title（参考訳）: Sparse-View CT再構成のためのタスク特異サンプリング戦略の学習
- Authors: Liutao Yang, Jiahao Huang, Yingying Fang, Angelica I Aviles-Rivero, Carola-Bibiane Schonlieb, Daoqiang Zhang, Guang Yang,
- Abstract要約: Sparse-View Computed Tomography (SVCT) は低線量で高速な画像撮影を提供するが、深刻なアーティファクトに悩まされている。
現在の手法は、通常、あらゆる種類のスキャンに対して普遍的なサンプリング戦略を最適化し、最適戦略が特定のスキャンタスクによって異なるという事実を見越す。
本稿では,タスク固有のサンプリング戦略をマルチタスクアプローチで学習し,統合再構築ネットワークを訓練するディープラーニングフレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.275105936699074
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Sparse-View Computed Tomography (SVCT) offers low-dose and fast imaging but suffers from severe artifacts. Optimizing the sampling strategy is an essential approach to improving the imaging quality of SVCT. However, current methods typically optimize a universal sampling strategy for all types of scans, overlooking the fact that the optimal strategy may vary depending on the specific scanning task, whether it involves particular body scans (e.g., chest CT scans) or downstream clinical applications (e.g., disease diagnosis). The optimal strategy for one scanning task may not perform as well when applied to other tasks. To address this problem, we propose a deep learning framework that learns task-specific sampling strategies with a multi-task approach to train a unified reconstruction network while tailoring optimal sampling strategies for each individual task. Thus, a task-specific sampling strategy can be applied for each type of scans to improve the quality of SVCT imaging and further assist in performance of downstream clinical usage. Extensive experiments across different scanning types provide validation for the effectiveness of task-specific sampling strategies in enhancing imaging quality. Experiments involving downstream tasks verify the clinical value of learned sampling strategies, as evidenced by notable improvements in downstream task performance. Furthermore, the utilization of a multi-task framework with a shared reconstruction network facilitates deployment on current imaging devices with switchable task-specific modules, and allows for easily integrate new tasks without retraining the entire model.
- Abstract（参考訳）: Sparse-View Computed Tomography (SVCT) は低線量で高速な画像撮影を提供するが、深刻なアーティファクトに悩まされている。
SVCTの撮像品質を向上させるためには,サンプリング戦略の最適化が不可欠である。
しかし、現在の方法では、特定のスキャンタスク(例えば、胸部CTスキャン)や下流臨床応用(例えば、疾患診断)にかかわる、最適な方法が特定のスキャンタスクによって異なるという事実を見越して、あらゆる種類のスキャンに対して普遍的なサンプリング戦略を最適化するのが一般的である。
1つのスキャニングタスクに対して最適な戦略は、他のタスクに適用してもうまく機能しないかもしれない。
この問題に対処するために,各タスクに対して最適なサンプリング戦略を調整しつつ,統合された再構築ネットワークをトレーニングするためのマルチタスクアプローチを用いて,タスク固有のサンプリング戦略を学習するディープラーニングフレームワークを提案する。
これにより,各種類のスキャンに対してタスク特異的サンプリング戦略を適用し,SVCT画像の画質を向上させるとともに,下流での臨床利用の促進を図ることができる。
様々な走査型にわたる広範囲な実験により、画像品質を向上させるためのタスク固有のサンプリング戦略の有効性が検証された。
下流タスクを含む実験は、下流タスク性能の顕著な改善によって証明されたように、学習されたサンプリング戦略の臨床的価値を検証する。
さらに,共有再構成ネットワークを用いたマルチタスクフレームワークの利用により,タスク固有のモジュールを切り替え可能な現在のイメージングデバイスへの展開が容易になり,モデル全体を再トレーニングすることなく,新たなタスクを容易に統合できるようになった。
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