| 講演名 | 2019-03-06 MicroCT画像のための超解像とノイズ除去の検討 眞下 美紅(電通大), 庄野 逸(電通大), |
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| 抄録(和) | 画像の解像度は, その画像の画質の良さを決定づける一つの要因となるので高い方が望ましく, 画像を高解像度化する技術である超解像の研究が注目を浴びている. 本研究はMicroCT(Computed Tomography)画像の高解像度化を目的とする. MicroCT画像は細胞の解析などの用途に用いられるもので, MicroCTスキャンによって得られた3Dデータから画像として切り出したものを本研究では取り扱った. MicroCT画像は通常のCT画像のスケールが1{rm pixel}辺り$mm$単位であるのに対し$mu m$単位のもので, この解像度をあげることができれば, 様々な病気の発見につながり医療の発展に役立つと考えられる. 様々な手法が提案されている超解像技術の中で, 深層学習を用いた学習型の超解像を用いて検証を行った. ここで問題となるのが従来の超解像技術は, 入力画像に存在するノイズがあまり考慮されていないことである. 通常, 解像度を上げるように学習されたモデルにノイズの存在する画像を入力すると, ノイズが強調されて出力されてしまうため, 逆に画質の悪い画像になってしまう問題が挙げられる. 特に本研究で用いるMicroCT画像は観測時に多くノイズが付加されてしまう. そのため, デノイジングと超解像の2つの処理をどのように行えばMicroCT画像がヒトにとって見えやすい画像になるのか検証を行った. |
| 抄録(英) | The purpose of this research is to increase the resolution of MicroCT (Computed Tomography) images. The MicroCT image is used for applications such as analysis of cells, and in this research we dealt with images extracted as images from 3D data obtained by MicroCT Scanner. The MicroCT image is of the unit of $ mu m $, whereas the scale of the normal CT image is about 1 { rm pixel} in units of $ mm $, and if this resolution can be raised, it is possible to find various diseases and development medical field. The technique to generate the high resolution image from the low resolution one is called super-resolution. Among super resolution technologies in which various methods have been proposed, we used deep learning type super resolution to verification. The problem here is that many conventional super resolution technology don`t consider the noise in the input image. Normally, when a noised image is input to a model learned to raise the resolution, the noise is emphasized. It is a problem that the image becomes poor in image quality. In particular, MicroCT images have many noise generated during observation. For this reason, we examined how the two processes of denoising and super-resolution can be performed to make the MicroCT image an image that is easily visible to humans. |
| キーワード(和) | 超解像 / ノイズ除去 / 医療画像 / 深層学習 |
| キーワード(英) | super resolution / denoising / medical image / deep learning |
| 資料番号 | NC2018-86 |
| 発行日 | 2019-02-25 (NC) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC / MBE |
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| 開催期間 | 2019/3/4(から3日開催) |
| 開催地（和） | 電気通信大学 |
| 開催地（英） | University of Electro Communications |
| テーマ（和） | NC, ME, 一般 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 平田 豊(中部大) / 京相 雅樹(東京都市大) |
| 委員長氏名（英） | Yutaka Hirata(Chubu Univ.) / Masaki Kyoso(TCU) |
| 副委員長氏名（和） | 庄野 逸(電通大) / 野村 泰伸(阪大) |
| 副委員長氏名（英） | Hayaru Shouno(UEC) / Taishin Nomura(Osaka Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 吉川 大弘(名大) / 吉本 潤一郎(奈良先端大) / 永岡 隆(近畿大) |
| 幹事氏名（英） | Tomohiro Yoshikawa(Nagoya Univ.) / Junichiro Yoshimoto(NAIST) / Takashi Nagaoka(Kindai Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 稲垣 圭一郎(中部大) / 篠崎 隆志(NICT) / 小林 匠(横浜国大) / 鈴木 康之(阪大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Keiichiro Inagaki(Chubu Univ.) / Takashi Shinozaki(NICT) / Takumi Kobayashi(YNU) / Ｙａｓｕｙｕｋｉ Ｓｕｚｕｋｉ(Osaka Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Neurocomputing / Technical Committee on ME and Bio Cybernetics |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | MicroCT画像のための超解像とノイズ除去の検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Examination of Super Resolution and Noise Removal for MicroCT Image |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 超解像 / super resolution |
| キーワード(2)（和/英） | ノイズ除去 / denoising |
| キーワード(3)（和/英） | 医療画像 / medical image |
| キーワード(4)（和/英） | 深層学習 / deep learning |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 眞下 美紅 / Miku Mashimo |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 電気通信大学(略称：電通大) The University of Electro-Communications(略称：UEC) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 庄野 逸 / Hayaru Shouno |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 電気通信大学(略称：電通大) The University of Electro-Communications(略称：UEC) |
| 発表年月日 | 2019-03-06 |
| 資料番号 | NC2018-86 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | NC-470 |
| ページ範囲 | pp.227-232(NC), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2019-02-25 (NC) |