論文の概要: Imaging foundation model for universal enhancement of non-ideal measurement CT

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.01591v1
• Date: Wed, 2 Oct 2024 14:25:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-04 16:44:34.895514
• Title: Imaging foundation model for universal enhancement of non-ideal measurement CT
• Title（参考訳）: 非理想的CTの普遍的拡張のためのイメージング基礎モデル
• Authors: Yuxin Liu, Rongjun Ge, Yuting He, Zhan Wu, Chenyu You, Shuo Li, Yang Chen,
• Abstract要約: NICT(Non-ideal measured compute tomography)は、CT画像の新しい利点として最適な画像標準を犠牲にしている。 画像基準の引き下げにより、画像の質も低下し、臨床受容性が制限された。 画像品質の劣化を最小限のデータコストで橋渡しするマルチスケール統合トランスフォーマーAMP (TAMP) を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.678515579203694
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Non-ideal measurement computed tomography (NICT), which sacrifices optimal imaging standards for new advantages in CT imaging, is expanding the clinical application scope of CT images. However, with the reduction of imaging standards, the image quality has also been reduced, extremely limiting the clinical acceptability. Although numerous studies have demonstrated the feasibility of deep learning for the NICT enhancement in specific scenarios, their high data cost and limited generalizability have become large obstacles. The recent research on the foundation model has brought new opportunities for building a universal NICT enhancement model - bridging the image quality degradation with minimal data cost. However, owing to the challenges in the collection of large pre-training datasets and the compatibility of data variation, no success has been reported. In this paper, we propose a multi-scale integrated Transformer AMPlifier (TAMP), the first imaging foundation model for universal NICT enhancement. It has been pre-trained on a large-scale physical-driven simulation dataset with 3.6 million NICT-ICT image pairs, and is able to directly generalize to the NICT enhancement tasks with various non-ideal settings and body regions. Via the adaptation with few data, it can further achieve professional performance in real-world specific scenarios. Our extensive experiments have demonstrated that the proposed TAMP has significant potential for promoting the exploration and application of NICT and serving a wider range of medical scenarios.
• Abstract（参考訳）: CT画像の新たな優位性のために最適な画像標準を犠牲にした非理想的計測CT(NICT)は、CT画像の臨床応用範囲を拡大している。 しかし, 画像基準の引き下げにより画像品質も低下し, 臨床受容性は極めて低下した。 特定のシナリオにおけるNICT強化のためのディープラーニングの実現可能性を示す研究は数多くあるが、その高コストと限定的な一般化性は大きな障害となっている。 ファンデーションモデルに関する最近の研究は、画像品質の劣化を最小限のデータコストで埋める、ユニバーサルなNICT拡張モデルを構築する新たな機会をもたらした。 しかし、大規模な事前トレーニングデータセットの収集とデータの互換性の課題のため、成功は報告されていない。 本稿では,NICT拡張のための最初のイメージング基盤モデルであるマルチスケール統合トランスフォーマーAMP(TAMP)を提案する。 360万のNICT-ICTイメージペアを持つ大規模物理駆動シミュレーションデータセットで事前訓練され、様々な非理想的設定や身体領域を持つNICT拡張タスクに直接一般化することができる。 少ないデータで適応することで、現実の特定のシナリオでさらにプロのパフォーマンスを達成することができる。 我々の広範な実験により,提案したTAMPは,NICTの探索と適用を促進し,幅広い医療シナリオに役立てる大きな可能性を実証した。

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