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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2021-03-17 13:30 空間周波数成分を用いたスパースビューCTにおけるノイズ除去手法 ○岡本尚之・羽石秀昭（千葉大）  MI2020-95 |
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| 抄録 | （和） | 投影方向数を削減したスパースビューCTは，被ばく量の低減，撮影時間の短縮が可能となる一方，解析的再構成手法ではスポーク状のアーチファクトが発生する．我々はこれまで，サイノグラムの超解像によるスパースビューCTのノイズ除去手法を構築した．本発表では，周波数領域の情報を応用した深層学習によるスパースビューCTのノイズ除去手法を提案する．パワースペクトルの構造情報を追加した損失関数を定義し，教師あり学習によるフルサンプリングサイノグラムの推定を実施した．比較実験の結果，提案手法は最も優れたパフォーマンスを示し，周波数成分を利用する手法の有効性が示唆された． |
| （英） | Sparse-view CT, an imaging technique to reduce the number of projections, can reduce the radiation dose and scanning duration. However, insufficient sampling causes spoke-like artifacts in analytical reconstruction methods. We have developed a noise reduction method for sparse-view CT with super-resolution technique of sinograms. This paper proposes a new denoising method for sparse-view CT using deep learning with information in the frequency domain. The proposed method defines a loss function with additional structural information of the power spectrum and estimates the full sampling sinogram by supervised learning. The results of comparative experiments showed that the proposed method performs the best quantitative and qualitative evaluation performance, suggesting its effectiveness using frequency components. | |
| キーワード | （和） | スパースビューCT / アーチファクト除去 / 深層学習 / フーリエ変換 / パワースペクトル / / / |
| （英） | Sparse-view CT / artifact reduction / deep learning / Fourier transform / power spectrum / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 120, no. 431, MI2020-95, pp. 207-211, 2021年3月. | |
| 資料番号 | MI2020-95 | |
| 発行日 | 2021-03-08 (MI) | |
| ISSN | 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 | MI2020-95 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | MI |
| 開催期間 | 2021-03-15 - 2021-03-17 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 医用画像一般（メディカルイメージング連合フォーラム） |
| テーマ（英） | Medical Imaging |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | MI |
| 会議コード | 2021-03-MI |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 空間周波数成分を用いたスパースビューCTにおけるノイズ除去手法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Noise reduction method for sparse-view computed tomography using spatial frequency components |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | スパースビューCT / Sparse-view CT |
| キーワード(2)（和/英） | アーチファクト除去 / artifact reduction |
| キーワード(3)（和/英） | 深層学習 / deep learning |
| キーワード(4)（和/英） | フーリエ変換 / Fourier transform |
| キーワード(5)（和/英） | パワースペクトル / power spectrum |
| 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） | 岡本 尚之 / Takayuki Okamoto / オカモト タカユキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 千葉大学 (略称： 千葉大) Chiba University (略称： Chiba Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 羽石 秀昭 / Hideaki Haneishi / ハネイシ ヒデアキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 千葉大学 (略称： 千葉大) Chiba University (略称： Chiba Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2021-03-17 13:30:00 |
| 発表時間 | 15分 |
| 申込先研究会 | MI |
| 資料番号 | MI2020-95 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | no.431 |
| ページ範囲 | pp.207-211 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2021-03-08 (MI) |
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