スカーストレーニングデータからのデータ無矛盾教師付きおよび敵対的学習を用いたスパースビューコーンビームCT再構成【JST・京大機械翻訳】

Lahiri Anish; Klasky Marc; Fessler Jeffrey A.; Ravishankar Saiprasad

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202215233130703 整理番号：22P0278478

スカーストレーニングデータからのデータ無矛盾教師付きおよび敵対的学習を用いたスパースビューコーンビームCT再構成【JST・京大機械翻訳】

Sparse-view Cone Beam CT Reconstruction using Data-consistent Supervised and Adversarial Learning from Scarce Training Data

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発行年： 2022年01月23日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年01月23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)

オブジェクトを通した限られた投影集合からのCT画像の再構成は,医用イメージングから工業設定までのいくつかの応用において重要である。利用可能な投影数が減少するので,FDKアルゴリズムやモデルベースの反復再構成法のような従来の再構成技術は,あまり機能しない。最近,深い学習ベースの再構成のようなデータ駆動法は,十分な訓練データが利用できるとき,より良い性能をもたらすので,アプリケーションにおいて多くの注目を浴びている。しかし,これらの方法でさえ,利用可能な訓練データの不足があるとき,それらの限界がある。本研究は,このような設定における画像再構成,即ち,利用可能なCT投影の数と訓練データの両者が極めて制限される場合に焦点を当てた。著者らは,各段階におけるデータ-一貫性更新に続く「destreking」のための敵対的に訓練された浅いネットワークを用いて,いくつかの段階にわたる逐次再構成アプローチを採用した。限られたデータの課題に対処するために,画像サブボリュームを用いて,この方法を訓練し,試験中のパッチ凝集を訓練した。3D再構成のための3Dデータセットに関する学習の計算課題に対処するために,著者らは「destreking」部分のためにハイブリッド3DツーDマッピングネットワークを使用した。いくつかの試験例に対する他の方法との比較は,投影数と利用可能な訓練データの両方が非常に制限されるとき,提案方法が多くの可能性を有することを示した。【JST・京大機械翻訳】

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医用画像処理

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