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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2018-08-08 14:10 動的CT画像再構成システムの初期値生成のための深層ニューラルネットワークの構築 ○藤本憲市・丹治裕一・北島博之・堀川 洋（香川大）  NLP2018-56 |
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| 抄録 | （和） | 十分でない数の投影データからでも画質の良い断層画像を再構成できる動的システムが提案されている．しかしながら，その動的システムの解軌道を長時間にわたり計算する，すなわち画質の良い断層画像を再構成するためには膨大な計算時間が必要とされる．本稿では，再構成時間短縮のための一方法として，再構成すべき断層画像（真の断層画像）に近い初期値を動的システムに与える方法を検討する．具体的には，投影データと真の断層画像との関係を深層ニューラルネットワークに学習させ，投影データ入力から得られる深層ニューラルネットワークの出力を動的システムの初期値とする方法を提案する．更に，構築した深層ニューラルネットワークが，入力した投影データに対応する断層画像に近い画像を生成できることも例証する． |
| （英） | One of the authors et al.¥ have proposed a continuous-time dynamical system for reconstructing tomographic images from acquired projection data. The dynamical system can generate a good quality image even from an insufficient number of projection data after the passage of a sufficient period of time. However, it means that we need a long reconstruction time. As a way to reduce the reconstruction time, we consider giving initial values that are close to original tomographic images to the dynamical system. In this report, we propose a deep neural network (DNN) learned sets of original tomographic images and projection data that are algebraically computed from the original tomographic images. Moreover, we experimentally demonstrate that the proposed DNN can generate initial values as close to the original tomographic images corresponding to projection data. | |
| キーワード | （和） | 画像再構成 / 動的システム / 初期値生成 / 深層ニューラルネットワーク / / / / |
| （英） | image reconstruction / dynamical system / generation of initial values / deep neural network / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 118, no. 174, NLP2018-56, pp. 21-24, 2018年8月. | |
| 資料番号 | NLP2018-56 | |
| 発行日 | 2018-08-01 (NLP) | |
| 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 | NLP2018-56 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLP |
| 開催期間 | 2018-08-08 - 2018-08-09 |
| 開催地（和） | 香川大学 幸町キャンパス |
| 開催地（英） | Saiwai-cho Campus, Kagawa Univ. |
| テーマ（和） | 一般 |
| テーマ（英） | etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NLP |
| 会議コード | 2018-08-NLP |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 動的CT画像再構成システムの初期値生成のための深層ニューラルネットワークの構築 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Development of Deep Neural Network for Initial Values Generation of Dynamical Image-Reconstruction System |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 画像再構成 / image reconstruction |
| キーワード(2)（和/英） | 動的システム / dynamical system |
| キーワード(3)（和/英） | 初期値生成 / generation of initial values |
| キーワード(4)（和/英） | 深層ニューラルネットワーク / deep 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） | 藤本 憲市 / Ken'ichi Fujimoto / フジモト ケンイチ |
| 第1著者 所属（和/英） | 香川大学 (略称： 香川大) Kagawa University (略称： Kagawa Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 丹治 裕一 / Yuichi Tanji / タンジ ユウイチ |
| 第2著者 所属（和/英） | 香川大学 (略称： 香川大) Kagawa University (略称： Kagawa Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 北島 博之 / Hiroyuki Kitajima / キタジマ ヒロユキ |
| 第3著者 所属（和/英） | 香川大学 (略称： 香川大) Kagawa University (略称： Kagawa Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 堀川 洋 / Yo Horikawa / ホリカワ ヨウ |
| 第4著者 所属（和/英） | 香川大学 (略称： 香川大) Kagawa University (略称： Kagawa Univ.) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2018-08-08 14:10:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NLP |
| 資料番号 | NLP2018-56 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | no.174 |
| ページ範囲 | pp.21-24 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2018-08-01 (NLP) |
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