自编码器真的适用于三维CT超分辨率吗？
图像与视频处理
2023-04-03 v2 计算机视觉与模式识别
摘要
自编码器(AE)及其变体以瓶颈结构为特征，已大量应用于分割、重建与去噪等多种医学图像分析任务。尽管在上述任务中表现优异，本文主张AE模型不适用于三维CT数据的单图超分辨率(SISR)。我们的假设是，AE模型中改变特征图尺寸的瓶颈结构会退化输入图像细节，从而损害超分辨率性能。尽管U-Net提出跳跃连接以融合不同层级信息，我们认为特征缩放操作的退化影响难以通过跳跃连接消除。通过在公开CT肺数据集上开展大规模消融实验并比较含与不含瓶颈设计模型的性能，我们发现AE模型（包括U-Net）相较基线模型未能取得可比的SISR结果（Student's t检验）。我们的工作是首个探究AE架构对三维CT SISR任务适用性的对比研究，并为研究者重新思考模型架构选择（尤其针对三维CT SISR任务）提供论据。完整实现与训练模型见：https://github.com/Roldbach/Autoencoder-3D-CT-SISR
引用
@article{arxiv.2302.10272,
title = {Is Autoencoder Truly Applicable for 3D CT Super-Resolution?},
author = {Weixun Luo and Xiaodan Xing and Guang Yang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2302.10272},
year = {2023}
}
备注
ISBI 2023