Core Concepts
提案されたアーキテクチャは、高い圧縮率と再構築品質を達成する新しい医療ボリュームデータの暗黙的ニューラル表現を示しています。
Abstract
著者らは、医療画像のストレージが課題であることを指摘。
提案されたアーキテクチャは、Lanczosダウンサンプリングスキーム、SIRENディープネットワーク、SRDenseNet高解像度スキームを使用してボリュームデータを効果的に圧縮。
実験では、提案されたアーキテクチャが既存の手法よりも高速なトレーニングとGPUメモリ削減を実現し、再構築品質が向上したことが示されている。
Introduction
現代の顕微鏡技術は生物学、神経科学、医用画像分野に広く応用されており、大規模な多次元データセットをもたらす。
医用イメージング技術の進歩により高解像度および3Dイメージが生成されるが、これらは高いストレージ容量を必要とする。
Implicit Neural Representation for Medical Image Compression
INR技術を使用した医用画像圧縮に関する提案。
SIRENやSRDenseNetなどの手法を組み合わせてトレーニング時間削減やGPUメモリ節約を実現。
Related Work
INRやSIRENなどの手法に関する先行研究や深層学習技術に基づく医用画像再構築手法について紹介。
Methodology
Lanczos ResamplingやSIREN、SRDenseNetなどの具体的な手法やアーキテクチャについて詳細な説明。
Results and Discussion
SIREN with Our ArchitectureとSIREN without Our Architecture [2] の比較結果。提案アーキテクチャが優れた性能を示すことが確認された。
Stats
この論文ではPSNR(ピーク信号対雑音比)値が重要指標として使用されています。