CT画像雑音除去のためのマルチサイクル無矛盾敵対ネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Liu Jinglan; Ding Yukun; Xiong Jinjun; Jia Qianjun; Huang Meiping; Zhuang Jian; Xie Bike; Liu Chun-Chen; Shi Yiyu

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202202381460858 整理番号：22P0116899

CT画像雑音除去のためのマルチサイクル無矛盾敵対ネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Multi-Cycle-Consistent Adversarial Networks for CT Image Denoising

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発行年： 2020年02月27日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年02月27日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

CT画像雑音除去は,目標がソースドメインX(雑音画像)とターゲットドメインY(クリーン画像)の間の変換を学習する画像-画像変換タスクとして扱うことができる。最近,サイクル一貫した敵対雑音除去ネットワーク(CCADN)は,対訓練データを必要とせずに,サイクル一貫した損失を強制することによって最先端の結果を達成した。CCADNの詳細な分析は,多くの興味深い疑問を提起する。例えば,雑音がドメインXとドメインYの間に大きな差をもたらすならば,XとYの間のXとYを,XとZの間の雑音除去過程,およびZとYの間のそれが学習するのが容易であるような中間領域Zと橋渡しすることができる。そのような中間ドメインが多重サイクルをもたらすので,いかにしてサイクル-一貫性を最も良く強制するかを,どのように行うか。これらの疑問により,中間領域を構築し,局所および大域的サイクル一貫性を強制する多サイクル整合敵対ネットワーク(MCCAN)を提案した。グローバルサイクル一貫性は,全体の雑音除去プロセスをモデル化するために,すべての発電機を一緒に結合して,一方,局所サイクル一貫性は,隣接ドメインの間のプロセスに関する効果的監視を課した。実験は,局所とグローバルサイクル一貫性の両方がMCCANの成功のために重要であり,最先端技術より優れていることを示した。【JST・京大機械翻訳】

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図形・画像処理一般

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