論文の概要: A Fast, Scalable, and Robust Deep Learning-based Iterative Reconstruction Framework for Accelerated Industrial Cone-beam X-ray Computed Tomography

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.13961v1
• Date: Tue, 21 Jan 2025 19:34:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-27 14:57:45.986500
• Title: A Fast, Scalable, and Robust Deep Learning-based Iterative Reconstruction Framework for Accelerated Industrial Cone-beam X-ray Computed Tomography
• Title（参考訳）: 高速化された産業コーンビームX線CTのための高速でスケーラブルでロバストなディープラーニングに基づく反復再構成フレームワーク
• Authors: Aniket Pramanik, Obaidullah Rahman, Singanallur V. Venkatakrishnan, Amirkoushyar Ziabari,
• Abstract要約: コーンビームX線CT(XCT)と大型検出器とそれに対応する大規模3次元再構成は,様々な産業における材料や部品のミクロンスケールのキャラクタリゼーションにおいて重要な役割を担っている。 本稿では, 自動正規化パラメータ選択を伴う先行モデルとして, アーティファクト縮小学習CNNを組み込んだ, ディープニューラルネットワークに基づく反復アルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.104810959579395
• License:
• Abstract: Cone-beam X-ray Computed Tomography (XCT) with large detectors and corresponding large-scale 3D reconstruction plays a pivotal role in micron-scale characterization of materials and parts across various industries. In this work, we present a novel deep neural network-based iterative algorithm that integrates an artifact reduction-trained CNN as a prior model with automated regularization parameter selection, tailored for large-scale industrial cone-beam XCT data. Our method achieves high-quality 3D reconstructions even for extremely dense thick metal parts - which traditionally pose challenges to industrial CT images - in just a few iterations. Furthermore, we show the generalizability of our approach to out-of-distribution scans obtained under diverse scanning conditions. Our method effectively handles significant noise and streak artifacts, surpassing state-of-the-art supervised learning methods trained on the same data.
• Abstract（参考訳）: コーンビームX線CT(XCT)と大型検出器とそれに対応する大規模3次元再構成は,様々な産業における材料や部品のミクロンスケールのキャラクタリゼーションにおいて重要な役割を担っている。 本研究では, 大規模産業用コーンビームXCTデータに適した自動正規化パラメータ選択により, アーティファクト縮小学習CNNを事前モデルとして統合した, ディープニューラルネットワークに基づく反復アルゴリズムを提案する。 工業用CT画像に伝統的に課題を呈する非常に濃厚な金属部品であっても,数回の反復で高品質な3D再構成を実現する。 さらに,種々の走査条件下で得られたアウト・オブ・ディストリビューション・スキャンに対するアプローチの一般化可能性を示す。 提案手法は,同じデータ上で訓練された最先端の教師あり学習手法を超越して,重要なノイズやストリークアーチファクトを効果的に処理する。

関連論文リスト

• A Learnt Half-Quadratic Splitting-Based Algorithm for Fast and High-Quality Industrial Cone-beam CT Reconstruction [5.104810959579396]
  工業用X線コーンビームCT(XCT)スキャナーは、科学的イメージングや非破壊的特徴付けに広く用いられている。 典型的な解析アルゴリズムを用いて高品質な再構成を実現するために、スキャンは多数の投影/ビューを収集する。 本稿では,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた半四分法分割法を提案し,大きなスパークビューコーンビームCT(CBCT)測定から高品質な再構成を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-21T19:15:34Z)
• Fan-Beam CT Reconstruction for Unaligned Sparse-View X-ray Baggage Dataset [0.0]
  不整合多視点X線バッグデータを用いたキャリブレーションと再構成手法を提案する。 提案手法は,多スペクトル神経減衰場再構成とLinear pushbroom (LPB) カメラモデルを用いたポーズ最適化を組み合わせたものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-04T05:16:54Z)
• TomoGRAF: A Robust and Generalizable Reconstruction Network for Single-View Computed Tomography [3.1209855614927275]
  従来の解析的・定性的なCT再構成アルゴリズムは数百の角データサンプリングを必要とする。 我々は,高品質な3Dボリュームを再構成するために,ユニークなX線輸送物理を取り入れた新しいTtomoGRAFフレームワークを開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-12T20:07:59Z)
• 3D-CT-GPT: Generating 3D Radiology Reports through Integration of Large Vision-Language Models [51.855377054763345]
  本稿では,VQAに基づく医用視覚言語モデルである3D-CT-GPTについて紹介する。 パブリックデータセットとプライベートデータセットの両方の実験により、3D-CT-GPTはレポートの正確さと品質という点で既存の手法を著しく上回っていることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-28T12:31:07Z)
• R$^2$-Gaussian: Rectifying Radiative Gaussian Splatting for Tomographic Reconstruction [53.19869886963333]
  3次元ガウススプラッティング(3DGS)は画像のレンダリングと表面再構成において有望な結果を示した。 本稿では,Sparse-viewトモグラフィ再構成のための3DGSベースのフレームワークであるR2$-Gaussianを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-31T08:39:02Z)
• Disruptive Autoencoders: Leveraging Low-level features for 3D Medical Image Pre-training [51.16994853817024]
  本研究は、3Dラジオグラフィ画像のための効果的な事前学習フレームワークの設計に焦点をあてる。 ローカルマスキングと低レベルの摂動の組み合わせによって生成された破壊から、オリジナルのイメージを再構築しようとする事前トレーニングフレームワークであるDisruptive Autoencodersを紹介する。 提案する事前トレーニングフレームワークは、複数のダウンストリームタスクでテストされ、最先端のパフォーマンスを実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-31T17:59:42Z)
• 2DeteCT -- A large 2D expandable, trainable, experimental Computed Tomography dataset for machine learning [1.0266286487433585]
  機械学習技術の開発に適した,汎用的でオープンな2次元ファンビームCTデータセットを提供する。 形状, 密度の異なる多種多様な試料をスライス・バイ・スライスでスキャンした。 我々は、オープンソースのデータ処理パイプラインに基づいて、生のプロジェクションデータ、参照再構成、セグメンテーションを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-09T14:02:53Z)
• Orientation-Shared Convolution Representation for CT Metal Artifact Learning [63.67718355820655]
  X線CT(CT)スキャン中、患者を乗せた金属インプラントは、しばしば有害なアーティファクトに繋がる。 既存のディープラーニングベースの手法は、有望な再構築性能を得た。 本稿では,人工物の物理的事前構造に適応するために,配向型畳み込み表現戦略を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-26T13:56:12Z)
• 3D helical CT Reconstruction with a Memory Efficient Learned Primal-Dual Architecture [1.3518297878940662]
  本稿では、ドメイン適応型ニューラルネットワークアーキテクチャであるLearned Primal-Dual(LPD)を改良し、この環境での再構築に応用することができる。 フルサイズの臨床データに非ロール型ディープラーニングアーキテクチャを適用したのはこれが初めてである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-24T10:32:32Z)
• A parameter refinement method for Ptychography based on Deep Learning concepts [55.41644538483948]
  伝播距離、位置誤差、部分的コヒーレンスにおける粗いパラメトリゼーションは、しばしば実験の生存性を脅かす。 最新のDeep Learningフレームワークは、セットアップの不整合を自律的に補正するために使用され、ポチコグラフィーの再構築の質が向上する。 我々は,elettra シンクロトロン施設のツインミックビームラインで取得した合成データセットと実データの両方でシステムをテストした。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-18T10:15:17Z)
• Fed-Sim: Federated Simulation for Medical Imaging [131.56325440976207]
  本稿では、2つの学習可能なニューラルモジュールからなる物理駆動型生成手法を提案する。 データ合成フレームワークは、複数のデータセットの下流セグメンテーション性能を改善する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-01T19:17:46Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。