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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2019-09-05 10:35 ［ショートペーパー］Deep Image Priorを利用した非負行列分解に基づくダイナミックPET画像再構成 ○下村智茂・河合和也（名工大）・坂田宗之（東京都健康長寿医療センター）・木村裕一（近畿大）・横田達也・本谷秀堅（名工大）  PRMU2019-24 MI2019-43 |
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| 抄録 | （和） | 本発表では動的PET画像を高精度に再構成し，同時に薬剤の動態に基づき画像を領域分割する手法を提案する．PET画像の再構成精度はサイノグラムに含まれる計測雑音に敏感であり，安定して高精度な画像を得るためには解空間を拘束する必要のあることが知られている．提案法は各ボクセル値の時間変化パターンの滑らかさを仮定しQuadratic Variationにより制約し，空間パターンの制約にはDeep Image Priorを利用する．時間と空間それぞれのパターンの制約を自然に導入するために，異なる時刻に撮影された一連のサイノグラムと対応するPET画像それぞれを行列表現し，動的PET画像を空間パターンと時間パターンそれぞれの基底群へと分解する操作を利用する．この際，基底パターンの非負制約も導入する．このことにより，薬剤の動態の異なるボクセル群が異なる空間パターン基底へと分離される．本稿では提案法とその実験結果を示す． |
| （英） | We present a PET image reconstruction method that can reconstruct dynamic PET images with high SN ratio and can simultaneously segment the images into regions each of which has a different ligand dynamics. It is known that PET image reconstruction is highly sensitive with measurement noises included in sinograms and that stable PET image reconstruction needs appropriate constraints over the solution space. The proposed method constrains the temporal patterns of each voxel using the quadratic variation and the spatial patterns using a Deep Image Prior. For introducing these constraints of the solution space, the proposed method represents each of the temporal series of sinograms and of corresponding PET images using a matrix and factorizes the latter matrix into bases of spatial and temporal patterns. Here, the non-negative constraint is also introduced in the factorization. This non-negative matrix factorization enables the segmentation of the spatial patterns based on the difference of the temporal patterns. In this presentation, we describe the algorithm and show some experimental results. | |
| キーワード | （和） | PET画像 / 画像再構成 / Deep Image Prior / 非負行列分解 / / / / |
| （英） | PET image / Image reconstruction / Deep Image Prior / Non-negative matrix factorization / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 119, no. 193, MI2019-43, pp. 69-70, 2019年9月. | |
| 資料番号 | MI2019-43 | |
| 発行日 | 2019-08-28 (PRMU, 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 | PRMU2019-24 MI2019-43 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU MI IPSJ-CVIM |
| 開催期間 | 2019-09-04 - 2019-09-05 |
| 開催地（和） | 岡山大学 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 医療・健康のためのCV/PR技術 |
| 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 | 2019-09-PRMU-MI-CVIM |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | Deep Image Priorを利用した非負行列分解に基づくダイナミックPET画像再構成 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Dynamic PET Image Reconstruction using Non-Negative Matrix Decomposition with Deep Image Prior |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | PET画像 / PET image |
| キーワード(2)（和/英） | 画像再構成 / Image reconstruction |
| キーワード(3)（和/英） | Deep Image Prior / Deep Image Prior |
| キーワード(4)（和/英） | 非負行列分解 / Non-negative matrix factorization |
| 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） | 下村 智茂 / Tomoshige Shimomura / シモムラ トモシゲ |
| 第1著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学 (略称： 名工大) Nagoya Institute of Technology (略称： NIT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 河合 和也 / Kazuya Kawai / カワイ カズヤ |
| 第2著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学 (略称： 名工大) Nagoya Institute of Technology (略称： NIT) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 坂田 宗之 / Muneyuki Sakata / サカタ ムネユキ |
| 第3著者 所属（和/英） | 東京都健康長寿医療センター研究所 (略称： 東京都健康長寿医療センター) Tokyo Metropolitan Institute of Gerontology (略称： Tokyo Metro. Inst. Gerontology) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 木村 裕一 / Yuichi Kimura / キムラ ユウイチ |
| 第4著者 所属（和/英） | 近畿大学 (略称： 近畿大) Kindai University (略称： KU) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 横田 達也 / Tatsuya Yokota / ヨコタ タツヤ |
| 第5著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学 (略称： 名工大) Nagoya Institute of Technology (略称： NIT) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | 本谷 秀堅 / Hidekata Hontani / ホンタニ ヒデカタ |
| 第6著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学 (略称： 名工大) Nagoya Institute of Technology (略称： NIT) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2019-09-05 10:35:00 |
| 発表時間 | 10分 |
| 申込先研究会 | MI |
| 資料番号 | PRMU2019-24, MI2019-43 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | no.192(PRMU), no.193(MI) |
| ページ範囲 | pp.69-70 |
| ページ数 | 2 |
| 発行日 | 2019-08-28 (PRMU, MI) |
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