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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2023-03-07 15:25 ［ショートペーパー］フレーム補間を用いたスパースビューCTに対するアーチファクト除去 ○岡本尚之・羽石秀昭（千葉大）  MI2022-120 |
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| 抄録 | （和） | スパースビューCTは，投影データの取得方向数を削減し，画像再構成を行う撮影方式である．撮影時間の短縮や被ばく量の低減が可能である一方，疎な投影データに対する解析的再構成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，超解像技術を用いたコーンビーム投影データの補間によるアーチファクト除去手法を開発してきた．本発表では，動画像の中間フレームを推定することを目的としたフレーム補間技術を応用し，削減されたコーンビーム投影データを推定するアーチファクト除去手法について述べる．撮影したマイクロCTデータに対して提案手法を適用した結果，良好な精度で投影データの推定が可能であることを確認した． |
| （英） | Sparse-view CT is an imaging technique that reconstructs images by reducing the number of projection data. Although sparse-view CT reduces scan time and radiation dose, analytical reconstruction algorithms generate spoke-like artifacts in sparse-view CT. We have developed an artifact reduction method for interpolating cone-beam projections using super-resolution technology. In this paper, we propose an artifact reduction method for estimating reduced cone-beam projections by applying a frame interpolation technique to synthesize several frames in the middle of videos. We applied the proposed method to micro-CT data and confirmed that this method showed good performance through quantitative and qualitative evaluation. | |
| キーワード | （和） | アーチファクト除去 / 深層学習 / フレーム補間 / マイクロCT / スパースビューCT / / / |
| （英） | Artifact reduction / Deep learning / Frame interpolation / Micro-CT / Sparse-view CT / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 417, MI2022-120, pp. 190-191, 2023年3月. | |
| 資料番号 | MI2022-120 | |
| 発行日 | 2023-02-27 (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 | MI2022-120 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | MI |
| 開催期間 | 2023-03-06 - 2023-03-07 |
| 開催地（和） | 沖縄県青年会館 |
| 開催地（英） | OKINAWA SEINENKAIKAN |
| 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） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | MI |
| 会議コード | 2023-03-MI |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | フレーム補間を用いたスパースビューCTに対するアーチファクト除去 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | An artifact reduction technique for sparse-view CT using frame interpolation |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | アーチファクト除去 / Artifact reduction |
| キーワード(2)（和/英） | 深層学習 / Deep learning |
| キーワード(3)（和/英） | フレーム補間 / Frame interpolation |
| キーワード(4)（和/英） | マイクロCT / Micro-CT |
| キーワード(5)（和/英） | スパースビューCT / Sparse-view CT |
| 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 | 2023-03-07 15:25:00 |
| 発表時間 | 13分 |
| 申込先研究会 | MI |
| 資料番号 | MI2022-120 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.417 |
| ページ範囲 | pp.190-191 |
| ページ数 | 2 |
| 発行日 | 2023-02-27 (MI) |
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