Cross-domain Denoising for Low-dose Multi-frame Spiral Computed Tomography

要約

コンピューター断層撮影 (CT) は、診断を支援する非侵襲的検査として世界中で使用されています。
しかし、X 線曝露のイオン化の性質により、がんなどの潜在的な健康リスクについての懸念が生じます。
より低い放射線量への要望により、研究者は復元の質を向上させるようになりました。
低線量コンピュータ断層撮影法 (LDCT) のノイズ除去に関するこれまでの研究では、学習ベースの手法の有効性が実証されていますが、そのほとんどはシミュレートされたデータに基づいて開発されました。
ただし、現実世界のシナリオは、特にマルチスライス スパイラル スキャナ ジオメトリを使用する場合、シミュレーション領域とは大きく異なります。
この論文では、さまざまなドメインにわたる LDCT ノイズ除去のための完全な再構成パイプラインをより効果的に活用する、市販のマルチスライス スパイラル CT スキャナ用の 2 段階の方法を提案します。
私たちのアプローチは、積極的なノイズ除去によって引き起こされる従来のカスケード フレームワークの過剰平滑化問題を活用しながら、マルチスライス投影とボリューム再構成の高い冗長性をうまく利用しています。
専用の設計により、データ フローのより明確な解釈も提供されます。
さまざまなデータセットに対する広範な実験により、提案された方法が空間分解能を損なうことなく最大 70% のノイズを除去できることが示され、経験豊富な放射線科医 2 名による主観的な評価により、臨床現場での最先端の方法に対するその優れたパフォーマンスがさらに裏付けられました。

要約(オリジナル)

Computed tomography (CT) has been used worldwide as a non-invasive test to assist in diagnosis. However, the ionizing nature of X-ray exposure raises concerns about potential health risks such as cancer. The desire for lower radiation doses has driven researchers to improve reconstruction quality. Although previous studies on low-dose computed tomography (LDCT) denoising have demonstrated the effectiveness of learning-based methods, most were developed on the simulated data. However, the real-world scenario differs significantly from the simulation domain, especially when using the multi-slice spiral scanner geometry. This paper proposes a two-stage method for the commercially available multi-slice spiral CT scanners that better exploits the complete reconstruction pipeline for LDCT denoising across different domains. Our approach makes good use of the high redundancy of multi-slice projections and the volumetric reconstructions while leveraging the over-smoothing problem in conventional cascaded frameworks caused by aggressive denoising. The dedicated design also provides a more explicit interpretation of the data flow. Extensive experiments on various datasets showed that the proposed method could remove up to 70\% of noise without compromised spatial resolution, and subjective evaluations by two experienced radiologists further supported its superior performance against state-of-the-art methods in clinical practice.

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