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J-GLOBAL ID：202202288803819770   整理番号：22A0747096

深層学習に基づく拡張視野CT画像再構成:走査視野外の画像推定に及ぼすネットワーク設計の影響【JST・京大機械翻訳】

Deep learning-based extended field of view computed tomography image reconstruction: influence of network design on image estimation outside the scan field of view

著者 (6件)： Khural Bhupinder Singh (Pattern Recognition Lab at FAU Erlangen-Nuernberg, Martensstr. 3, 91058 Erlangen, Germany) ,  Baer-Beck Matthias (Siemens Healthcare GmbH, Computed Tomography, Siemensstr. 3, 91301 Forchheim, Germany) ,  Fournie Eric (Siemens Healthcare GmbH, Computed Tomography, Siemensstr. 3, 91301 Forchheim, Germany) ,  Stierstorfer Karl (Siemens Healthcare GmbH, Computed Tomography, Siemensstr. 3, 91301 Forchheim, Germany) ,  Huang Yixing (Pattern Recognition Lab at FAU Erlangen-Nuernberg, Martensstr. 3, 91058 Erlangen, Germany) ,  Maier Andreas (Pattern Recognition Lab at FAU Erlangen-Nuernberg, Martensstr. 3, 91058 Erlangen, Germany)
資料名： Biomedical Physics & Engineering Express  (Biomedical Physics & Engineering Express)
巻： 8  号： 2  ページ： 025021 (17pp)  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5552A  ISSN： 2057-1976  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： コンピュータ断層撮影(CT)におけるデータ打切の問題は,患者がCTスキャナのScan Field(FOV)を超えるとき,欠測データによって引き起こされる。短縮走査の再構成は,FOVの内側と外側の両方で,重度の切断アーチファクトを生じる。視野を拡張し,打ち切りアーチファクトを抑制するための深層学習ベース手法を採用した。従って,著者らの目的は,実際の患者データの良好な推定を生成し,CTスキャナのFOVを越えた領域でさえ,完全で診断的な画像を提供しないことである。この推定は,高次再構成アルゴリズムへの入力として使用できる。ネットワーク構造とレイアウトが結果に及ぼす影響を評価するために,3つの畳み込みニューラルネットワーク(CNN),特にConvNetと呼ばれる一般的CNN,オートエンコーダ,およびU-Netアーキテクチャをこの論文で研究した。さらに,ニューラルネットワークの学習に対するL1,L2,構造的非類似性および知覚損失関数の影響を評価し,評価した。12の短縮試験患者を含むデータセットの評価は,構造非類似性損失と組み合わせたU-NetがCTスキャナのFOVを越えた領域における画像復元に関して最良の性能を示した。さらに,このネットワークは,他の応用ネットワークと比較して,テストセットに関して最良の平均絶対誤差,L1,L2,および構造的非類似性評価尺度を生成した。したがって,深い学習技術を用いて打切アーチファクト除去を達成できる。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *学習 ,  *ネットワーク ,  ニューラルネットワーク ,  打切 ,  *視野 ,  ネットワーク構造 ,  *走査 ,  計算機アーキテクチャ ,  計算機トモグラフィー ,  アーチファクト ,  *画像再構成 ,  画像復元
準シソーラス用語： 再構成アルゴリズム ,  *深層学習 ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (9件)： 深層学習 ,  拡張 ,  視野 ,  CT画像 ,  再構成 ,  走査 ,  野外 ,  推定 ,  設計