論文の概要: Super-Resolution of 3D Micro-CT Images Using Generative Adversarial Networks: Enhancing Resolution and Segmentation Accuracy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.06939v1
• Date: Sun, 12 Jan 2025 21:33:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-14 14:26:37.550900
• Title: Super-Resolution of 3D Micro-CT Images Using Generative Adversarial Networks: Enhancing Resolution and Segmentation Accuracy
• Title（参考訳）: 生成逆数ネットワークを用いた3次元マイクロCT画像の超解像:分解能とセグメンテーション精度の向上
• Authors: Evgeny Ugolkov, Xupeng He, Hyung Kwak, Hussein Hoteit,
• Abstract要約: 機械学習(ML)生成モデルを用いた岩石の3次元マイクロCT画像の分割品質向上手法を開発した。 提案モデルでは, 分解能8倍 (8x) を向上し, 異なる岩石鉱物および相のマイクロCT測定において, 重なり合うX線減衰によるセグメンテーション不正確性に対処する。 我々は,高精細3次元画像の解像度0.4375マイクロm/voxelと精密セグメンテーションを達成し,ミネラルと細孔空間を構成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: We develop a procedure for substantially improving the quality of segmented 3D micro-Computed Tomography (micro-CT) images of rocks with a Machine Learning (ML) Generative Model. The proposed model enhances the resolution eightfold (8x) and addresses segmentation inaccuracies due to the overlapping X-ray attenuation in micro-CT measurement for different rock minerals and phases. The proposed generative model is a 3D Deep Convolutional Wasserstein Generative Adversarial Network with Gradient Penalty (3D DC WGAN-GP). The algorithm is trained on segmented 3D low-resolution micro-CT images and segmented unpaired complementary 2D high-resolution Laser Scanning Microscope (LSM) images. The algorithm was demonstrated on multiple samples of Berea sandstones. We achieved high-quality super-resolved 3D images with a resolution of 0.4375 micro-m/voxel and accurate segmentation for constituting minerals and pore space. The described procedure can significantly expand the modern capabilities of digital rock physics.
• Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)生成モデルを用いた岩石の3次元マイクロCT画像の品質向上手法を開発した。 提案モデルでは, 分解能8倍 (8x) を向上し, 異なる岩石鉱物および相のマイクロCT測定において, 重なり合うX線減衰によるセグメンテーション不正確性に対処する。 提案した生成モデルは、3D DC WGAN-GPによる3D Deep Convolutional Wasserstein Generative Adversarial Networkである。 このアルゴリズムは3次元低分解能マイクロCT画像と2次元高分解能レーザー走査顕微鏡(LSM)画像のセグメント化によって訓練される。 このアルゴリズムはベレア砂岩の複数のサンプルで実証された。 我々は,高精細3次元画像の解像度0.4375マイクロm/voxelと精密セグメンテーションを達成し,ミネラルと細孔空間を構成する。 記述された手順は、デジタルロック物理学の近代的能力を大きく拡張することができる。

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