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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2026-02-20 14:30 マルチデコーダー型Transformerによる医用画像の超解像 ○山登一輝（宇都宮大）  ITS2025-75 IE2025-90 |
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| 抄録 | （和） | 深層学習技術の発展により，雑音除去や分解能改善をはじめとする画像データの品質改善手法の発達は著しい．特に，医用画像において画像の品質は画像診断精度に直結するため，深層学習を利用することで，画像診断技術の発展に寄与できる．その一方で，深層学習モデルの規模は膨大になり，学習や処理に要する時間も長くなる．本研究で使用するマルチデコーダー型の深層学習モデルは，単一デコーダーモデルの規模を変えることなく，画質を改善できる．本研究では，MRIの撮像済み画像を対象としたTransformerをマルチデコーダー型に拡張した超解像用モデルを構築する．本稿では，2種類のTransfomerを対象にマルチデコーダー化を実施した．提案モデルの有効性を確認するために，画像データの超解像実験を実施した．本実験では，提案モデルによって超解像された画像を，定量的および定性的の両面から評価した結果，マルチデコーダーの有用性を確認されたので報告する． |
| （英） | Advances in deep learning technologies have led to remarkable progress in image quality enhancement techniques, including denoising and super-resolution. However, the scale of deep learning models has grown substantially, resulting in increased training and processing times. The multi-decoder model can enhance image quality without increasing the size of a single-decoder model. In this work, we construct a super-resolution model for pre-acquired MRI images by extending the Swin Transformer into a multi-decoder architecture. To verify the effectiveness of the proposed method, we conduct super-resolution experiments using image data. The results demonstrate the utility of the multi-decoder approach. |
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| キーワード | （和） | 超解像 / Transformer / 医用画像 / マルチデコーダーモデル / / / / |
| （英） | super-resolution / Transformer / medical image / multi-decoder model / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 356, IE2025-90, pp. 205-210, 2026年2月. | |
| 資料番号 | IE2025-90 | |
| 発行日 | 2026-02-12 (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 | ITS2025-75 IE2025-90 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IE ITS ITE-MMS ITE-ME ITE-AIT ITE-SIP |
| 開催期間 | 2026-02-19 - 2026-02-20 |
| 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 | 2026-02-IE-ITS-MMS-ME-AIT-SIP |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | マルチデコーダー型Transformerによる医用画像の超解像 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Super-resolution of Medical Image Using Multi-decoder Transformer |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 超解像 / super-resolution |
| キーワード(2)（和/英） | Transformer / Transformer |
| キーワード(3)（和/英） | 医用画像 / medical image |
| キーワード(4)（和/英） | マルチデコーダーモデル / multi-decoder model |
| 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） | 山登 一輝 / Kazuki Yamato / ヤマト カズキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 宇都宮大学 (略称： 宇都宮大) Utsunomiya University (略称： Utsunomiya Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2026-02-20 14:30:00 |
| 発表時間 | 15分 |
| 申込先研究会 | IE |
| 資料番号 | ITS2025-75, IE2025-90 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.355(ITS), no.356(IE) |
| ページ範囲 | pp.205-210 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2026-02-12 (ITS, IE) |
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