講演抄録/キーワード |
講演名 |
2021-03-17 14:15
高周波学習を使用した胸部CT像の超解像 ○河合良亮・斉藤 篤(東京農工大)・木戸尚治(阪大)・稲井邦博・木村浩彦(福井大)・清水昭伸(東京農工大) MI2020-97 |
抄録 |
(和) |
本報告では,新しいネットワークモデルを用いた超解像処理について取り組んだ結果を報告する.具体的には,再構成画像を低周波画像と高周波画像の和で表現し,高周波画像のみネットワークで学習を行い,ペア画像不要の制約のもとで正確に復元する超解像処理の検討結果について報告する. |
(英) |
We report the results of super-resolution using a new network model. Specifically, the reconstructed image is represented as the sum of the low-frequency image and the high-frequency image, and only the high-frequency image is learned by the network. We report that the proposed network, which trains on unpaired images, is able to carry out accurate super resolution. |
キーワード |
(和) |
超解像 / GAN / ペア画像不要 / CT画像 / サイクル損失 / / / |
(英) |
Super-resolution / GAN / Unpaired image / CT image / Cycle loss / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 120, no. 431, MI2020-97, pp. 218-219, 2021年3月. |
資料番号 |
MI2020-97 |
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) |
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MI2020-97 |