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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2017-03-10 11:20 超解像の応用によるMRIの高速化に関する検討 ○中島綾香・川喜田雅則・實松 豊（九大）・久原重英（杏林大）・竹内純一（九大）  IT2016-124 ISEC2016-114 WBS2016-100 |
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| 抄録 | （和） | 磁気共鳴画像法(Magnetic Reasonance Imaging; MRI) の検査は，数十分から長いものでは1 時間以上を要するものもあり，この検査時間のさらなる短縮化が求められている．MRI の高速化は既に研究が行われており，現在の代表的な手法として圧縮センシングが用いられている．この手法により撮像時間は数分まで短縮され，患者の負担を減らせる可能性がある．しかし情報処理時間が30 分から1 時間ほどに伸びてしまうため，検査時間の縮小には結びつかない．本研究では深層学習超解像アルゴリズムにより，検査時間全体の短縮を目指している． |
| （英） | MR imaging currently takes a long imaging time in some applications such as 3D imaging and faster imaging speed is required. Several acceleration techniques have been proposed, and recently one of the most promising approaches is compressed sensing. This method successfully reduces the data acquisition time sufficiently to be used for clinical use. However, this does not lead to reduction of total examination time because the reconstruction time becomes longer up to about thirty to fifty minutes and it’s too long for clinical use. In this work, we discuss Super Resolution via Deep Neural Network approach to reduce the total examination time. | |
| キーワード | （和） | 磁気共鳴画像法 / 超解像 / ディープニューラルネットワーク / 畳み込みニューラルネットワーク / / / / |
| （英） | Magnetic Reasonance Imaging / Super-Resolution / Deep Neural Network / Convolution Neural Network / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 116, no. 504, IT2016-124, pp. 161-166, 2017年3月. | |
| 資料番号 | IT2016-124 | |
| 発行日 | 2017-03-02 (IT, ISEC, WBS) | |
| 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 | IT2016-124 ISEC2016-114 WBS2016-100 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | ISEC WBS IT |
| 開催期間 | 2017-03-09 - 2017-03-10 |
| 開催地（和） | 東海大学 高輪キャンパス |
| 開催地（英） | TOKAI University |
| テーマ（和） | IT・ISEC・WBS合同研究会 |
| テーマ（英） | joint meeting of IT, ISEC, and WBS |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IT |
| 会議コード | 2017-03-ISEC-WBS-IT |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 超解像の応用によるMRIの高速化に関する検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | MRI Acceleration by Super Resolution |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 磁気共鳴画像法 / Magnetic Reasonance Imaging |
| キーワード(2)（和/英） | 超解像 / Super-Resolution |
| キーワード(3)（和/英） | ディープニューラルネットワーク / Deep Neural Network |
| キーワード(4)（和/英） | 畳み込みニューラルネットワーク / Convolution Neural Network |
| 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） | 中島 綾香 / Ayaka Nakashima / ナカシマ アヤカ |
| 第1著者 所属（和/英） | 九州大学 (略称： 九大) Kyushu University (略称： Kyushu Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 川喜田 雅則 / Masanori Kawakita / カワキタ マサノリ |
| 第2著者 所属（和/英） | 九州大学 (略称： 九大) Kyushu University (略称： Kyushu Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 實松 豊 / Yutaka Jitsumatsu / ジツマツ ユタカ |
| 第3著者 所属（和/英） | 九州大学 (略称： 九大) Kyushu University (略称： Kyushu Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 久原 重英 / Shigehide Kuhara / クハラ シゲヒデ |
| 第4著者 所属（和/英） | 杏林大学 (略称： 杏林大) Kyorin University (略称： Kyorin Univ.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 竹内 純一 / Jun'ichi Takeuchi / タケウチ ジュンイチ |
| 第5著者 所属（和/英） | 九州大学 (略称： 九大) Kyushu University (略称： Kyushu Univ.) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2017-03-10 11:20:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | IT |
| 資料番号 | IT2016-124, ISEC2016-114, WBS2016-100 |
| 巻番号（vol） | vol.116 |
| 号番号（no） | no.504(IT), no.505(ISEC), no.506(WBS) |
| ページ範囲 | pp.161-166 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2017-03-02 (IT, ISEC, WBS) |
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