劣化適応を伴う3DMRI超解像のための教師なし表現学習
Unsupervised Representation Learning for 3D MRI Super Resolution with Degradation Adaptation 高解像度（HR）MRIは、医師の診断と画像誘導治療を支援する上で重要ですが、取得時間が長いため、臨床現場では取得が困難です。そのため、研究コミュニティは、取得時間を短縮してHR MRI画像を再構成するために、深層学習ベースの超解像（SR）技術を調査しました。ただし、このようなニューラルネットワークのトレーニングには、通常、HRと低解像度（LR）の生体内画像のペアが必要です。これらの画像は、画像取得中および取得間の患者の動きのために取得が困難です。硬組織の硬い動きは画像レジストレーションで修正できますが、変形した軟組織の位置合わせは困難であり、このような本物のHRおよびLR画像ペアを使用してニューラルネットワ
立体視ビデオ超解像のための新しいデータセットとトランスフォーマー
A New Dataset and Transformer for Stereoscopic Video Super-Resolution ステレオビデオ超解像（SVSR）は、高解像度ビデオを再構築することにより、低解像度ビデオの空間解像度を向上させることを目的としています。 SVSRの主な課題は、ステレオの一貫性と時間の一貫性を維持することです。これがないと、視聴者は3Dの疲労を感じる可能性があります。立体画像の超解像に関するいくつかの注目すべき研究がありますが、ステレオビデオの超解像に関する研究はほとんどありません。この論文では、SVSRの新しいTransformerベースのモデル、つまりTrans-SVSRを提案します。 Trans-SVSRは、2つの重要な新しいコンポーネントで構成されています。時空間畳み込み自己注意層とオプティカルフローベースのフィードフォワード層で、さまざまなビ
3D反復畳み込みオートエンコーダを使用した拡散MRIでの角度超解像
Angular Super-Resolution in Diffusion MRI with a 3D Recurrent Convolutional Autoencoder 高解像度拡散MRI（dMRI）データは、臨床現場でのスキャン時間の制限によって制約を受けることが多く、そのため、他の方法では利用できるダウンストリーム分析手法の使用が制限されます。この作業では、角度（q空間）ドメインでdMRIボリュームを超解像できる3D再帰畳み込みニューラルネットワーク（RCNN）を開発します。私たちのアプローチは、ターゲットのbベクトルを条件とする3Dオートエンコーダーを使用して、パッチワイズ回帰として角度超解像のタスクを定式化します。ネットワーク内では、畳み込み長短期記憶（ConvLSTM）セルを使用して、q空間サンプル間の関係をモデル化します。モデルのパフォーマンスを、ベースラインの球面調和関
直接ボリュームレンダリングのための高速ニューラル表現
ニューラルシーン表現が3Dスカラー場を高い再構成品質で効果的に圧縮する可能性があるにもかかわらず、シーン表現ネットワークを使用したトレーニングとデータ再構成ステップの計算の複雑さは、実際のアプリケーションでの使用を制限します。このホワイトペーパーでは、シーン表現ネットワークを変更してこれらの制限を軽減できるかどうか、およびこれらのアーキテクチャを時間的再構築タスクにも使用できるかどうかを分析します。 GPUテンソルコアを使用してシーン表現ネットワークの新しい設計を提案し、再構成をオンチップレイトレーシングカーネルにシームレスに統合します。さらに、従来のデータ駆動型アプローチの代替としての画像誘導ネットワークトレーニングの使用を調査し、品質と速度に関するこの代替の潜在的な長所と短所を調査します。時変フィールドの空間超解像アプローチの代替として、任意の粒度でのランダムアクセス再構成を可能にする
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