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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.2
- 수록면
- 3 - 6 (4page)
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Computed tomography (CT) is widely used in various clinical applications. Magnetic resonance imaging (MRI) provides more anatomical details than CT for diagnostic purposes. However, the price of an MRI puts a heavy burden on low-income patients. This leads patients to undergo low-cost CT scans instead of MRIs, and this causes them to miss the opportunity for early diagnosis. To generate additional information and to increase the diagnostic value of CT, this paper proposes a method to approximate an MR image using a CT scan with the adversarial cycle-consistent networks. A novel objective function is introduced, consisting of adversarial loss, cycle-consistent loss, voxel-wise loss, gradient difference loss, and perceptual loss. Experimental results show that the proposed method significantly outperforms all baseline methods in all measurements, achieving the lowest mean absolute error and root mean square error and the highest peak-signal-to-noise-ratio, structural similarity, and Pearson correlation coefficient. This study can help the low-income patients, who cannot undergo MRI in clinical diagnosis, and patients in the developing countries where CT is the only diagnostic device.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Methods
3. Results
4. Conclusions
[References]
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