Deep Unfolding of the DBFB Algorithm with Application to ROI CT Imaging with Limited Angular Density

要約

この論文では、限られた数のコンピュータ断層撮影 (CT) 測定値から関心領域 (ROI) を再構成する新しい方法を紹介します。
古典的なモデルベースの反復再構成手法により、予測可能な特徴を持つ画像が得られます。
それでも、面倒なパラメーター化と遅い収束に悩まされることがよくあります。
逆に、深層学習手法は高速であり、大規模なデータセットからの情報を活用することで高い再構成品質を達成できますが、解釈可能性に欠けています。
両方の方法の交差点として、ディープ アンフォールディング ネットワークが最近提案されています。
彼らの設計には、イメージング システムの物理学と反復最適化アルゴリズムのステップが含まれています。
さまざまなアプリケーションでのこれらのネットワークの成功を動機として、限られたデータから ROI CT 再構成用に設計された U-RDFB と呼ばれる展開型ニューラル ネットワークを紹介します。
少数のビューの切り捨てられたデータは、スパース性を誘発する正則化関数と組み合わせた堅牢な非凸データ忠実度項のおかげで効果的に処理されます。
反復再重み付けスキームに埋め込まれたデュアル ブロック座標前方後方 (DBFB) アルゴリズムを展開し、教師ありの方法で主要なパラメーターの学習を可能にします。
私たちの実験では、モデルベースの反復スキーム、マルチスケール深層学習アーキテクチャ、その他の深層展開手法など、いくつかの最先端の手法よりも改善が見られました。

要約(オリジナル)

This paper presents a new method for reconstructing regions of interest (ROI) from a limited number of computed tomography (CT) measurements. Classical model-based iterative reconstruction methods lead to images with predictable features. Still, they often suffer from tedious parameterization and slow convergence. On the contrary, deep learning methods are fast, and they can reach high reconstruction quality by leveraging information from large datasets, but they lack interpretability. At the crossroads of both methods, deep unfolding networks have been recently proposed. Their design includes the physics of the imaging system and the steps of an iterative optimization algorithm. Motivated by the success of these networks for various applications, we introduce an unfolding neural network called U-RDBFB designed for ROI CT reconstruction from limited data. Few-view truncated data are effectively handled thanks to a robust non-convex data fidelity term combined with a sparsity-inducing regularization function. We unfold the Dual Block coordinate Forward-Backward (DBFB) algorithm, embedded in an iterative reweighted scheme, allowing the learning of key parameters in a supervised manner. Our experiments show an improvement over several state-of-the-art methods, including a model-based iterative scheme, a multi-scale deep learning architecture, and other deep unfolding methods.

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