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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2025-02-19 13:35 拡散モデルを用いた3D血管画像の画質改善手法 ○丸一真大・安村禎明（芝浦工大）  ITS2024-87 IE2024-79 |
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| 抄録 | （和） | 本稿では，光超音波3Dイメージング技術で撮影された3D血管画像を対象とした拡散モデルを用いた 画質改善手法を提案する．本手法は，低画質画像と高画質画像の差分を学習し，効率的な超解像を実現するResShiftを基盤としている．血管構造の詳細を鮮明にするため，血管が多い部分と少ない部分で分けて学習を行い，ノイズ量と除去回数を最適化した．実験では，血管情報の認識精度を向上させるとともに，PSNR値が改善されることを確認した．この結果は，光超音波3Dイメージング技術の実用性を高める重要な一歩であり，さらなる発展に寄与する可能性を示す． |
| （英） | This report presents a method for improving the image quality of 3D vascular images in photoacoustic 3D imaging technology using diffusion models. The proposed approach is based on ResShift, which learns the difference between low-quality and high-quality images to achieve efficient super-resolution. Furthermore, to preserve detailed vascular structures, the method separates regions with high and low vascular density for training and optimizes the noise level and removal iterations. Experiments demonstrated improved accuracy in recognizing vascular information and an enhancement in PSNR values. These results represent a significant step toward the practical application of photoacoustic 3D imaging technology and suggest potential contributions to its further development. | |
| キーワード | （和） | ディープラーニング / Diffusion Model / 光超音波3Dイメージング / 画質改善 / / / / |
| （英） | Deep Learning / Diffusion Model / Photoacoustic 3D Imaging / Image Quality Enhancement / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 373, IE2024-79, pp. 206-211, 2025年2月. | |
| 資料番号 | IE2024-79 | |
| 発行日 | 2025-02-11 (ITS, IE) | |
| 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 | ITS2024-87 IE2024-79 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | ITS IE ITE-MMS ITE-ME ITE-AIT ITE-SIP |
| 開催期間 | 2025-02-18 - 2025-02-19 |
| 開催地（和） | 北海道大学 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 画像処理、一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IE |
| 会議コード | 2025-02-ITS-IE-MMS-ME-AIT-SIP |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 拡散モデルを用いた3D血管画像の画質改善手法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Image Quality Enhancement Method for 3D Vascular Images Using Diffusion Models |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | ディープラーニング / Deep Learning |
| キーワード(2)（和/英） | Diffusion Model / Diffusion Model |
| キーワード(3)（和/英） | 光超音波3Dイメージング / Photoacoustic 3D Imaging |
| キーワード(4)（和/英） | 画質改善 / Image Quality Enhancement |
| 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） | 丸一 真大 / Masahiro Maruichi / マルイチ マサヒロ |
| 第1著者 所属（和/英） | 芝浦工業大学 (略称： 芝浦工大) Shibaura Institute of Technology (略称： SIT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 安村 禎明 / Yasumura Yoshiaki / ヤスムラ ヨシアキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 芝浦工業大学 (略称： 芝浦工大) Shibaura Institute of Technology (略称： SIT) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2025-02-19 13:35:00 |
| 発表時間 | 15分 |
| 申込先研究会 | IE |
| 資料番号 | ITS2024-87, IE2024-79 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.372(ITS), no.373(IE) |
| ページ範囲 | pp.206-211 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2025-02-11 (ITS, IE) |
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