| 電子情報通信学会 研究会発表申込システム 講演論文 詳細 |
技報閲覧サービス [ログイン] 技報アーカイブ |
| トップに戻る | 前のページに戻る | [Japanese] / [English] |
| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2023-11-14 15:40 Wasserstein GANを用いたスパースビュー・マイクロCTの画質改善 ○生澤直樹・岡本尚之・羽石秀昭（千葉大）  MICT2023-36 MI2023-29 |
|
| 抄録 | （和） | 近年，マイクロCTは病理組織学への利用が検討されており，そこでは検査効率向上を目的とした撮影時間の短縮が求められている．スパースビューCTは撮影時間の短縮が可能である一方，再構成時の画質劣化が問題となる．我々はこれまで，スパースビューサンプリングにより削減された投影データを，畳み込みニューラルネットワークを用いて補間することで，スパースビュー・マイクロCT像の画質を改善する手法を提案している．本研究は，知覚的画質を考慮できる敵対的生成ネットワークを用いることで，さらなる画質改善を図る．実データを用いた検証により，Generatorのみで学習した場合と比較して，より鮮鋭化されたCT像を得られることを確認した． |
| （英） | Applications of micro-CT in pathology and histology have been studied in recent years, and we need to shorten the scanning time to increase the efficiency of the examination. Sparse-view CT enables us to reduce the scanning time, on the other hand, it causes a degradation in the quality of reconstructed images. We have proposed an interpolation method of projection data sampled by sparse-view scan using a convolutional neural network and enabled to improve the image quality of sparse-view micro-CT images. In this study, we aim to further increase the image quality using a generative adversarial network that can consider the perceptual quality of images. As a result of the experiment using real data, we can obtain sharper CT images than the result by training only a generator. | |
| キーワード | （和） | マイクロCT / スパースビュー / Generative Adversarial Network / Wasserstein GAN / 画像再構成 / / / |
| （英） | micro-CT / sparse-view / generative adversarial network / Wasserstein GAN / image reconstruction / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 257, MI2023-29, pp. 45-47, 2023年11月. | |
| 資料番号 | MI2023-29 | |
| 発行日 | 2023-11-07 (MICT, 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 | MICT2023-36 MI2023-29 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | MI MICT |
| 開催期間 | 2023-11-14 - 2023-11-14 |
| 開催地（和） | 九州工業大学戸畑キャンパス |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 医用画像工学一般，ヘルスケア・医療情報通信技術，一般 |
| 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 | 2023-11-MI-MICT |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | Wasserstein GANを用いたスパースビュー・マイクロCTの画質改善 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Improving image quality of sparse-view micro-CT using Wasserstein GAN |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | マイクロCT / micro-CT |
| キーワード(2)（和/英） | スパースビュー / sparse-view |
| キーワード(3)（和/英） | Generative Adversarial Network / generative adversarial network |
| キーワード(4)（和/英） | Wasserstein GAN / Wasserstein GAN |
| キーワード(5)（和/英） | 画像再構成 / image reconstruction |
| 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） | 生澤 直樹 / Naoki Ikezawa / イケザワ ナオキ |
| 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） | 岡本 尚之 / Takayuki Okamoto / オカモト タカユキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 千葉大学 (略称： 千葉大) Chiba University (略称： Chiba Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 羽石 秀昭 / Hideaki Haneishi / ハネイシ ヒデアキ |
| 第3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 | 2023-11-14 15:40:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | MI |
| 資料番号 | MICT2023-36, MI2023-29 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.256(MICT), no.257(MI) |
| ページ範囲 | pp.45-47 |
| ページ数 | 3 |
| 発行日 | 2023-11-07 (MICT, MI) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]