論文の概要: GAN-Based Architecture for Low-dose Computed Tomography Imaging Denoising

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.09512v1
• Date: Thu, 14 Nov 2024 15:26:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-15 15:22:41.085936
• Title: GAN-Based Architecture for Low-dose Computed Tomography Imaging Denoising
• Title（参考訳）: 低線量CT画像デノイングのためのGANアーキテクチャ
• Authors: Yunuo Wang, Ningning Yang, Jialin Li,
• Abstract要約: GAN(Generative Adversarial Networks)は低線量CT(LDCT)領域における革命的要素として浮上している。 本総説では,GANに基づくLDCT復調技術の急速な進歩を概観する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0138723409205497
• License:
• Abstract: Generative Adversarial Networks (GANs) have surfaced as a revolutionary element within the domain of low-dose computed tomography (LDCT) imaging, providing an advanced resolution to the enduring issue of reconciling radiation exposure with image quality. This comprehensive review synthesizes the rapid advancements in GAN-based LDCT denoising techniques, examining the evolution from foundational architectures to state-of-the-art models incorporating advanced features such as anatomical priors, perceptual loss functions, and innovative regularization strategies. We critically analyze various GAN architectures, including conditional GANs (cGANs), CycleGANs, and Super-Resolution GANs (SRGANs), elucidating their unique strengths and limitations in the context of LDCT denoising. The evaluation provides both qualitative and quantitative results related to the improvements in performance in benchmark and clinical datasets with metrics such as PSNR, SSIM, and LPIPS. After highlighting the positive results, we discuss some of the challenges preventing a wider clinical use, including the interpretability of the images generated by GANs, synthetic artifacts, and the need for clinically relevant metrics. The review concludes by highlighting the essential significance of GAN-based methodologies in the progression of precision medicine via tailored LDCT denoising models, underlining the transformative possibilities presented by artificial intelligence within contemporary radiological practice.
• Abstract（参考訳）: GAN(Generative Adversarial Networks)は、低線量CT(LDCT)画像の領域における革命的要素として浮上し、画像品質との整合性の持続的な問題に対する高度な解決を提供する。 本総説では, 解剖学の先行, 知覚的損失関数, 革新的正規化戦略などの先進的な特徴を取り入れた基礎的アーキテクチャから最先端モデルへの進化を考察し, GANに基づくLDCT復調技術の急速な進歩を概観する。 我々は,条件付きGAN(cGAN),CycleGAN(CycleGAN),スーパーリゾリューションGAN(SRGAN)など,様々なGANアーキテクチャを批判的に分析し,LDCTのデノイングの文脈において,それらの特異な強度と限界を解明する。 この評価は、PSNR、SSIM、LPIPSなどのメトリクスを用いたベンチマークと臨床データセットのパフォーマンス改善に関連する質的および定量的な結果の両方を提供する。 以上の結果から,GANが生成した画像の解釈可能性,合成アーティファクト,臨床関連指標の必要性など,より広範な臨床使用を防止する上での課題について論じる。 本総説は, LDCTデノナイジングモデルを用いた精密医療の進展におけるGAN法の重要性を概説し, 現代放射線学の実践における人工知能による変革の可能性について概説した。

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