論文の概要: Deep Learning Architectures for Medical Image Denoising: A Comparative Study of CNN-DAE, CADTra, and DCMIEDNet

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.17223v1
• Date: Sun, 24 Aug 2025 06:26:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-26 18:43:45.412302
• Title: Deep Learning Architectures for Medical Image Denoising: A Comparative Study of CNN-DAE, CADTra, and DCMIEDNet
• Title（参考訳）: 医用画像認識のためのディープラーニングアーキテクチャ:CNN-DAE, CADTra, DCMIEDNetの比較検討
• Authors: Asadullah Bin Rahman, Masud Ibn Afjal, Md. Abdulla Al Mamun,
• Abstract要約: CNN-DAE, CADTra, DCMIEDNet をMRI脳画像復調法として評価した。 ディープラーニングアプローチはすべて、従来のウェーブレットベースの手法よりも大幅に優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Medical imaging modalities are inherently susceptible to noise contamination that degrades diagnostic utility and clinical assessment accuracy. This paper presents a comprehensive comparative evaluation of three state-of-the-art deep learning architectures for MRI brain image denoising: CNN-DAE, CADTra, and DCMIEDNet. We systematically evaluate these models across multiple Gaussian noise intensities ($\sigma = 10, 15, 25$) using the Figshare MRI Brain Dataset. Our experimental results demonstrate that DCMIEDNet achieves superior performance at lower noise levels, with PSNR values of $32.921 \pm 2.350$ dB and $30.943 \pm 2.339$ dB for $\sigma = 10$ and $15$ respectively. However, CADTra exhibits greater robustness under severe noise conditions ($\sigma = 25$), achieving the highest PSNR of $27.671 \pm 2.091$ dB. All deep learning approaches significantly outperform traditional wavelet-based methods, with improvements ranging from 5-8 dB across tested conditions. This study establishes quantitative benchmarks for medical image denoising and provides insights into architecture-specific strengths for varying noise intensities.
• Abstract（参考訳）: 医用画像のモダリティは、診断ユーティリティと臨床評価精度を低下させるノイズ汚染に本質的に影響を受けやすい。 本稿では,CNN-DAE,CADTra,DCMIEDNetという,MRI脳画像の3つの最先端ディープラーニングアーキテクチャの総合的比較評価を行う。 本研究では、Figshare MRI Brain Datasetを用いて、複数のガウス雑音強度(\sigma = 10, 15, 25$)にわたってこれらのモデルを体系的に評価する。 実験の結果、DCMIEDNetは低騒音レベルにおいて優れた性能を示し、PSNR値は32.921 \pm 2.350$dBと30.943 \pm 2.339$dB for $\sigma = 10$と15$である。 しかし、CADTra は厳しい騒音条件 (\sigma = 25$) 下でより頑丈で、PSNR は27.671 \pm 2.091$ dB である。 ディープラーニングのアプローチはすべて、従来のウェーブレットベースの手法よりも大幅に優れており、テスト条件の5-8dBから改善されている。 本研究は, 医用画像の定量的な評価基準を確立し, 各種ノイズ強度に対するアーキテクチャ固有の強度に関する知見を提供する。

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