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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2026-06-23 13:25 Cone-beam CT画像補完のための擬似劣化画像を用いた自己教師あり一貫性モデル ○中嶋 惇・御手洗 彰・中尾 恵（京大）  SIP2026-29 BioX2026-29 IE2026-29 MI2026-29 |
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| 抄録 | （和） | 本研究では，Cone-beam CT (CBCT) 画像の多様なアーチファクト補完を目的とし，CBCTの擬似劣化画像を用いた自己教師あり一貫性モデルを提案する．CT画像から異なるシミュレーション条件の擬似劣化画像を作成し，一貫性モデルの学習に適用した．実験では，頭頸部，胸部，腹部のCT-CBCT画像ペアを用いて補完性能を比較し，CBCT画像よりも擬似劣化画像の学習が，高い補完性能を実現することを確認したので報告する． |
| （英） | In this study, we propose a self-supervised consistency model using pseudo-degraded Cone-beam CT (CBCT) images to mitigate diverse artifacts in CBCT. Pseudo-degraded images with various simulation conditions were generated from CT images and utilized for training the consistency model. In our experiments, we evaluated the artifact-reduction performance using CT-CBCT image pairs of the head and neck, thorax, and abdomen. The results demonstrated that training with the pseudo-degraded images achieves superior performance compared to training with the real CBCT images. | |
| キーワード | （和） | 潜在一貫性モデル / CBCT画像補完 / 画像生成 / / / / / |
| （英） | Latent Consistency Models (LCM) / CBCT Image Completion / Image Generation / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 126, no. 86, MI2026-29, pp. 151-154, 2026年6月. | |
| 資料番号 | MI2026-29 | |
| 発行日 | 2026-06-15 (SIP, BioX, IE, 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 | SIP2026-29 BioX2026-29 IE2026-29 MI2026-29 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | ITE-IST ITE-ME IE BioX SIP MI |
| 開催期間 | 2026-06-22 - 2026-06-23 |
| 開催地（和） | 鳥取県立生涯学習センター |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | マルチメディアデータ・映像・画像・信号の取得・処理・解析・認証と応用、および一般 |
| 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 | 2026-06-IST-ME-IE-BioX-SIP-MI |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | Cone-beam CT画像補完のための擬似劣化画像を用いた自己教師あり一貫性モデル |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Self-Supervised Consistency Model for Cone-Beam CT Image Complement Using Pseudo-Degraded Images |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 潜在一貫性モデル / Latent Consistency Models (LCM) |
| キーワード(2)（和/英） | CBCT画像補完 / CBCT Image Completion |
| キーワード(3)（和/英） | 画像生成 / Image Generation |
| 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） | 中嶋 惇 / Jun Nakajima / ナカジマ ジュン |
| 第1著者 所属（和/英） | 京都大学 (略称： 京大) Kyoto University (略称： Kyoto Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 御手洗 彰 / Sho Mitarai / ミタライ ショウ |
| 第2著者 所属（和/英） | 京都大学 (略称： 京大) Kyoto University (略称： Kyoto Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中尾 恵 / Megumi Nakao / ナカオ メグミ |
| 第3著者 所属（和/英） | 京都大学 (略称： 京大) Kyoto University (略称： Kyoto Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2026-06-23 13:25:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | MI |
| 資料番号 | SIP2026-29, BioX2026-29, IE2026-29, MI2026-29 |
| 巻番号（vol） | vol.126 |
| 号番号（no） | no.83(SIP), no.84(BioX), no.85(IE), no.86(MI) |
| ページ範囲 | pp.151-154 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2026-06-15 (SIP, BioX, IE, MI) |
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