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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2018-03-19 09:35 SRCNNによるMRI画像の高解像度化とその工学的評価 仁井田 輝・○松崎公紀（高知工科大）  MI2017-63 |
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| 抄録 | （和） | 畳み込みニューラルネットワークによる超解像技術SRCNN (Super-resolution using deep convolutional neural networks) がDong らにより2014 年に提案された．SRCNN による超解像は，これまでにX 線画像などの医用画像にも適用が報告されている．SRCNN は，自然画像やX 線画像などにおいて有用性が示されているが，ノイズが大きな画像に対して同様の結果が得られるかはまだ確認されていない．本研究では，医用画像のなかでもノイズの大きいMRI 画像に対するSRCNN の適用可能性について調査する．人工的にノイズを付加したMRI 画像に対して超解像処理を適用した結果，高いピーク信号雑音比を持つ画像を生成できた． |
| （英） | Super-resolution using deep convolutional neural networks (SRCNN) was proposed by Dong et al. in 2014. SRCNN has also been applied to medical images such as X-ray images. Though the effectiveness of SRCNN has been demonstrated for natural images and X-ray images, it remains unclear for images with a large amount of noise. In this study, we evaluated the feasibility of SRCNN for MRI images that often have a large amount of noise. We applied SRCNN to MRI images, for which a certain amount of noise was added artificially, and confirmed that SRCNN successfully generated high-PSNR images. | |
| キーワード | （和） | 超解像処理 / SRCNN / MRI画像 / / / / / |
| （英） | Super-resolution / SRCNN / MRI images / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 117, no. 518, MI2017-63, pp. 1-4, 2018年3月. | |
| 資料番号 | MI2017-63 | |
| 発行日 | 2018-03-12 (MI) | |
| 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 | MI2017-63 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SIP EA SP MI |
| 開催期間 | 2018-03-19 - 2018-03-20 |
| 開催地（和） | 石垣島 ホテルミヤヒラ |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 音声，応用／電気音響，信号処理，一般 [SIP,EA,SP]/ 医用画像工学一般 [MI] |
| テーマ（英） | Speech, Engineering/Electro Acoustics, Signal Processing, and Related Topics [SIP, EA, SP]/ Medical Image Engineering, Analysis, Recognition, etc. [MI] |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | MI |
| 会議コード | 2018-03-SIP-EA-SP-MI |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | SRCNNによるMRI画像の高解像度化とその工学的評価 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Super-resolution of MRI images using SRCNN and its Evaluation |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 超解像処理 / Super-resolution |
| キーワード(2)（和/英） | SRCNN / SRCNN |
| キーワード(3)（和/英） | MRI画像 / MRI images |
| 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） | 仁井田 輝 / Hikaru Niida / ニイダ ヒカル |
| 第1著者 所属（和/英） | 高知工科大学 (略称： 高知工科大) Kochi University of Technology (略称： Kochi Univ. of Tech.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 松崎 公紀 / Kiminori Matsuzaki / マツザキ キミノリ |
| 第2著者 所属（和/英） | 高知工科大学 (略称： 高知工科大) Kochi University of Technology (略称： Kochi Univ. of Tech.) |
| 講演者 | 第2著者 |
| 発表日時 | 2018-03-19 09:35:00 |
| 発表時間 | 15分 |
| 申込先研究会 | MI |
| 資料番号 | MI2017-63 |
| 巻番号（vol） | vol.117 |
| 号番号（no） | no.518 |
| ページ範囲 | pp.1-4 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2018-03-12 (MI) |
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