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講演抄録/キーワード
講演名 2024-03-04 09:24
Deep image priorに不確実性情報を組み込んだ信頼できそうなPET画像ノイズ除去の開発
橋本二三生大手希望浜松ホトニクス)・田島英朗赤松 剛岩男悠真高橋美和子山谷泰賀量研機構MI2023-64
抄録 (和) 本研究では,深層学習の学習過程における不確実性という概念を導入することで,positron emission tomography(PET)画像の信頼性を向上させるdeep image prior(DIP)ベースのPET画像ノイズ除去法を提案する.提案手法は,DIPの学習過程における変動の程度を不確実性として定義し,その不確実性に基づいてDIPのノイズ除去画像と再構成画像の加重平均を計算する.低線量撮像を模擬した脳[18F]FDG PET臨床データによる評価の結果,提案手法は従来の深層学習法の問題であったPET画像の過度な平滑化を低減でき,より詳細な構造を維持したまま低ノイズ・高コントラストなPET画像が生成できた. 
(英)
キーワード (和) Deep image prior / Positron emission tomography (PET) / Denoising / / / / /  
(英) / / / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 123, no. 411, MI2023-64, pp. 103-105, 2024年3月.
資料番号 MI2023-64 
発行日 2024-02-25 (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 MI2023-64

研究会情報
研究会 MI  
開催期間 2024-03-03 - 2024-03-04 
開催地(和) 沖縄県青年会館 
開催地(英) OKINAWAKEN SEINENKAIKAN 
テーマ(和) 医用画像処理一般・メディカルイメージング連合フォーラム 
テーマ(英) Medical Imaging, etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 MI 
会議コード 2024-03-MI 
本文の言語 日本語(英語タイトルなし) 
タイトル(和) Deep image priorに不確実性情報を組み込んだ信頼できそうなPET画像ノイズ除去の開発 
サブタイトル(和)  
タイトル(英)  
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) Deep image prior /  
キーワード(2)(和/英) Positron emission tomography (PET) /  
キーワード(3)(和/英) Denoising /  
キーワード(4)(和/英) /  
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) 橋本 二三生 / / ハシモト フミオ
第1著者 所属(和/英) 浜松ホトニクス (略称: 浜松ホトニクス)
(略称: )
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 大手 希望 / / オオテ キボウ
第2著者 所属(和/英) 浜松ホトニクス (略称: 浜松ホトニクス)
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第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 田島 英朗 / / タシマ ヒデアキ
第3著者 所属(和/英) 量子科学技術研究開発機構 (略称: 量研機構)
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第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 赤松 剛 / / アカマツ ゴウ
第4著者 所属(和/英) 量子科学技術研究開発機構 (略称: 量研機構)
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第5著者 氏名(和/英/ヨミ) 岩男 悠真 / / イワオ ユウマ
第5著者 所属(和/英) 量子科学技術研究開発機構 (略称: 量研機構)
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第6著者 氏名(和/英/ヨミ) 高橋 美和子 / / タカハシ ミワコ
第6著者 所属(和/英) 量子科学技術研究開発機構 (略称: 量研機構)
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第7著者 氏名(和/英/ヨミ) 山谷 泰賀 / / ヤマヤ タイガ
第7著者 所属(和/英) 量子科学技術研究開発機構 (略称: 量研機構)
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講演者 第1著者 
発表日時 2024-03-04 09:24:00 
発表時間 12分 
申込先研究会 MI 
資料番号 MI2023-64 
巻番号(vol) vol.123 
号番号(no) no.411 
ページ範囲 pp.103-105 
ページ数
発行日 2024-02-25 (MI) 


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