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| 講演名 | 2016-02-22 10:45 深層学習による医用画像の高解像度化 ○近藤佑斗・趙 キョウ楚・岩本祐太郎・韓 先花・陳 延偉（立命館大）  ITS2015-61 IE2015-103 |
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| 抄録 | （和） | 医療の現場では診断補助のためMRIやCTにより撮像された医用画像が広く用いられ，正確な診断のため高解像度の画像が求められる．そこで超解像技術による医用画像の高解像度化に高い需要がある．従来の超解像技術には多数の学習データを保持するため計算コストが大きくなるという問題点がある．そこで本稿では，近年機械学習分野で大きな注目を集めている深層学習(Deep Learning)に注目し，深層学習を用いた超解像技術を医用画像の高解像度化に応用した．また，医用画像はある1平面を除く他平面の高解像度画像が得られないため学習データの取得が困難であるという問題が存在する．そのため，その問題に対して，画像内における自己相似性を仮定し，高解像度平面画像のデータベースから他平面の入力画像の高解像度化を図った． |
| （英） | In medical diagnosis, high resolution images are necessary. However, it often takes too much processing time for MRI(Magnetic Resonance Imaging) or CT(Computed Tomography) to obtain the high resolution images, which leads to a burden of capturing images for a patient. To solve this problem, super resolution is proposed to generate higher resolution images from lower ones arithmetically. On the other hand, deep learning, as an effective machine learning method has many applications in variety fields. In this research, we applied the deep learning technique for medical image super resolution. The validity of our method is verified in 2D medical images. In addition, our method is also applicable to 3D images and the super resolution images are used for reconstruction of coronal plane and sagittal plane. Experiments showed that the use of our proposed method achieves superior results tested on an axial plane database. | |
| キーワード | （和） | 画像復元 / 超解像技術 / 深層学習 / / / / / |
| （英） | Image Restoration / Super Resolution / Deep Learning / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 115, no. 459, IE2015-103, pp. 29-34, 2016年2月. | |
| 資料番号 | IE2015-103 | |
| 発行日 | 2016-02-15 (ITS, IE) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | ITS2015-61 IE2015-103 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | ITS IE ITE-AIT ITE-HI ITE-ME ITE-MMS ITE-CE |
| 開催期間 | 2016-02-22 - 2016-02-23 |
| 開催地（和） | 北海道大学 |
| 開催地（英） | Hokkaido Univ. |
| テーマ（和） | 画像処理および一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IE |
| 会議コード | 2016-02-ITS-IE-AIT-HI-ME-MMS-CE |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 深層学習による医用画像の高解像度化 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Deep Learning Based 3D Medical Volume Super Resolution |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 画像復元 / Image Restoration |
| キーワード(2)（和/英） | 超解像技術 / Super Resolution |
| キーワード(3)（和/英） | 深層学習 / Deep Learning |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 近藤 佑斗 / Yuto Kondo / コンドウ ユウト |
| 第1著者 所属（和/英） | 立命館大学 (略称： 立命館大) Ritsumeikan University (略称： Ritsumeikan Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 趙 キョウ楚 / Qiaochu Zhao / チョウ キョウソ |
| 第2著者 所属（和/英） | 立命館大学 (略称： 立命館大) Ritsumeikan University (略称： Ritsumeikan Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 岩本 祐太郎 / Yutaro Iwamoto / イワモト ユウタロウ |
| 第3著者 所属（和/英） | 立命館大学 (略称： 立命館大) Ritsumeikan University (略称： Ritsumeikan Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 韓 先花 / Xian-Hua Han / ハン シエンフアー |
| 第4著者 所属（和/英） | 立命館大学 (略称： 立命館大) Ritsumeikan University (略称： Ritsumeikan Univ.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 陳 延偉 / Yan-Wei Chen / チン エンイ |
| 第5著者 所属（和/英） | 立命館大学 (略称： 立命館大) Ritsumeikan University (略称： Ritsumeikan Univ.) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2016-02-22 10:45:00 |
| 発表時間 | 15分 |
| 申込先研究会 | IE |
| 資料番号 | ITS2015-61, IE2015-103 |
| 巻番号（vol） | vol.115 |
| 号番号（no） | no.458(ITS), no.459(IE) |
| ページ範囲 | pp.29-34 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2016-02-15 (ITS, IE) |
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