Vi föreslår en Learned Primal-Dual algoritm för tomografisk rekonstruktion. Algoritmen inkluderar (eventuellt icke-linjära) framåtoperatör i ett djupt neuralt nätverk inspirerat av orullade proximala primal-dual optimeringsmetoder, men där proximala operatörer har ersatts med konvolutionella neurala nätverk. Algoritmen är utbildad end-to-end, arbetar direkt från råa uppmätta data och är inte beroende av någon inledande rekonstruktion såsom Filtered Back-Projection (FBP). Vi utvärderar algoritmen på lågdos Computed Tomography (CT) rekonstruktion med hjälp av både analytiska och mänskliga fantomer mot klassisk rekonstruktion ges av FBP och total variation (TV) legaliserad rekonstruktion samt djupt lärande baserad efter bearbetning av en FBP rekonstruktion. För analysdata visar vi toppsignal till bullerkvot (PSNR) förbättringar på > 10 dB jämfört med både TV-rekonstruktion och inlärd efterbehandling. För den mänskliga fantomen uppvisar vi en förbättring på 6,6 dB jämfört med TV och en förbättring på 2,2 dB jämfört med inlärd efterbehandling. Den föreslagna algoritmen förbättrar också de jämförda algoritmerna med avseende på det strukturella likhetsindexet (SSIM) och utvärderingstiden är 600 ms för en 512×512 pixel dataset.
Den ursprungliga algoritm som föreslås av REF ersätter däremot de proximala operatörerna i (1.2) med konvolutionella neurala nätverk och håller den linjära operatören fast.
Learned Primal-dual Reconstruction
{'venue': 'IEEE Transactions on Medical Imaging (2018)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine', 'Mathematics']}