Skip to main content
CenXiv.org
此网站处于试运行阶段,支持我们!
我们衷心感谢所有贡献者的支持。
贡献
赞助
cenxiv logo > eess > arXiv:2501.05085

帮助 | 高级搜索

电气工程与系统科学 > 图像与视频处理

arXiv:2501.05085 (eess)
[提交于 2025年1月9日 ]

标题: 基于低剂量X射线CT的端到端深度学习用于内部断层扫描

标题: End-to-End Deep Learning for Interior Tomography with Low-Dose X-ray CT

Authors:Yoseob Han, Dufan Wu, Kyungsang Kim, Quanzheng Li
摘要: 目标:存在几种减少辐射剂量的X射线计算机断层扫描(CT)扫描策略,例如(1)稀疏视图CT,(2)低剂量CT,以及(3)感兴趣区域(ROI)CT(称为内部成像)。为了进一步降低剂量,可以将稀疏视图和/或低剂量CT设置与内部成像结合使用。内部成像在减少探测器数量和降低X射线辐射剂量方面具有多种优势。然而,大患者或小视野(FOV)探测器可能导致截断投影,从而导致重建图像出现严重的杯状伪影。此外,尽管低剂量CT可以降低辐射暴露剂量,但分析重建算法会产生图像噪声。最近,许多研究人员利用图像域深度学习(DL)方法去除每种伪影,并展示了令人印象深刻的表现,深度卷积框架理论支持了性能提升的原因。方法:在本文中,我们发现基于深度卷积框架的图像域卷积神经网络(CNN)难以解决耦合伪影。意义:为了解决耦合问题,我们将其解耦为两个子问题:(i)截断投影内的图像域噪声减少以解决低剂量CT问题,以及(ii)截断投影外的投影外推以解决ROI CT问题。解耦的子问题通过一种新颖提出的使用双域CNN的端到端学习直接解决。主要结果:我们证明所提出的方法优于传统的图像域深度学习方法,投影域CNN的表现优于许多研究人员常用的图像域CNN。
摘要: Objective: There exist several X-ray computed tomography (CT) scanning strategies to reduce a radiation dose, such as (1) sparse-view CT, (2) low-dose CT, and (3) region-of-interest (ROI) CT (called interior tomography). To further reduce the dose, the sparse-view and/or low-dose CT settings can be applied together with interior tomography. Interior tomography has various advantages in terms of reducing the number of detectors and decreasing the X-ray radiation dose. However, a large patient or small field-of-view (FOV) detector can cause truncated projections, and then the reconstructed images suffer from severe cupping artifacts. In addition, although the low-dose CT can reduce the radiation exposure dose, analytic reconstruction algorithms produce image noise. Recently, many researchers have utilized image-domain deep learning (DL) approaches to remove each artifact and demonstrated impressive performances, and the theory of deep convolutional framelets supports the reason for the performance improvement. Approach: In this paper, we found that the image-domain convolutional neural network (CNN) is difficult to solve coupled artifacts, based on deep convolutional framelets. Significance: To address the coupled problem, we decouple it into two sub-problems: (i) image domain noise reduction inside truncated projection to solve low-dose CT problem and (ii) extrapolation of projection outside truncated projection to solve the ROI CT problem. The decoupled sub-problems are solved directly with a novel proposed end-to-end learning using dual-domain CNNs. Main results: We demonstrate that the proposed method outperforms the conventional image-domain deep learning methods, and a projection-domain CNN shows better performance than the image-domain CNNs which are commonly used by many researchers.
评论: 由《医学与生物学中的物理》(2022年5月)出版
主题: 图像与视频处理 (eess.IV) ; 计算机视觉与模式识别 (cs.CV); 机器学习 (cs.LG)
引用方式: arXiv:2501.05085 [eess.IV]
  (或者 arXiv:2501.05085v1 [eess.IV] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2501.05085
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

提交历史

来自: Yoseob Han [查看电子邮件]
[v1] 星期四, 2025 年 1 月 9 日 09:10:17 UTC (12,585 KB)
全文链接:

获取论文:

    查看标题为《》的 PDF
  • 查看中文 PDF
  • 查看 PDF
  • HTML(实验性)
  • TeX 源代码
  • 其他格式
许可图标 查看许可
当前浏览上下文:
eess.IV
< 上一篇   |   下一篇 >
新的 | 最近的 | 2025-01
切换浏览方式为:
cs
cs.CV
cs.LG
eess

参考文献与引用

  • NASA ADS
  • 谷歌学术搜索
  • 语义学者
a 导出 BibTeX 引用 加载中...

BibTeX 格式的引用

×
数据由提供:

收藏

BibSonomy logo Reddit logo

文献和引用工具

文献资源探索 (什么是资源探索?)
连接的论文 (什么是连接的论文?)
Litmaps (什么是 Litmaps?)
scite 智能引用 (什么是智能引用?)

与本文相关的代码,数据和媒体

alphaXiv (什么是 alphaXiv?)
CatalyzeX 代码查找器 (什么是 CatalyzeX?)
DagsHub (什么是 DagsHub?)
Gotit.pub (什么是 GotitPub?)
Hugging Face (什么是 Huggingface?)
带有代码的论文 (什么是带有代码的论文?)
ScienceCast (什么是 ScienceCast?)

演示

复制 (什么是复制?)
Hugging Face Spaces (什么是 Spaces?)
TXYZ.AI (什么是 TXYZ.AI?)

推荐器和搜索工具

影响之花 (什么是影响之花?)
核心推荐器 (什么是核心?)
IArxiv 推荐器 (什么是 IArxiv?)
  • 作者
  • 地点
  • 机构
  • 主题

arXivLabs:与社区合作伙伴的实验项目

arXivLabs 是一个框架,允许合作伙伴直接在我们的网站上开发和分享新的 arXiv 特性。

与 arXivLabs 合作的个人和组织都接受了我们的价值观,即开放、社区、卓越和用户数据隐私。arXiv 承诺这些价值观,并且只与遵守这些价值观的合作伙伴合作。

有一个为 arXiv 社区增加价值的项目想法吗? 了解更多关于 arXivLabs 的信息.

这篇论文的哪些作者是支持者? | 禁用 MathJax (什么是 MathJax?)
  • 关于
  • 帮助
  • contact arXivClick here to contact arXiv 联系
  • 订阅 arXiv 邮件列表点击这里订阅 订阅
  • 版权
  • 隐私政策
  • 网络无障碍帮助
  • arXiv 运营状态
    通过...获取状态通知 email 或者 slack

京ICP备2025123034号