| 講演名 | 2023-11-14 Wasserstein GANを用いたスパースビュー・マイクロCTの画質改善 生澤 直樹(千葉大), 岡本 尚之(千葉大), 羽石 秀昭(千葉大), |
|---|---|
| PDFダウンロードページ |  PDFダウンロードページへ |
| 抄録(和) | 近年，マイクロCTは病理組織学への利用が検討されており，そこでは検査効率向上を目的とした撮影時間の短縮が求められている．スパースビューCTは撮影時間の短縮が可能である一方，再構成時の画質劣化が問題となる．我々はこれまで，スパースビューサンプリングにより削減された投影データを，畳み込みニューラルネットワークを用いて補間することで，スパースビュー・マイクロCT像の画質を改善する手法を提案している．本研究は，知覚的画質を考慮できる敵対的生成ネットワークを用いることで，さらなる画質改善を図る．実データを用いた検証により，Generatorのみで学習した場合と比較して，より鮮鋭化されたCT像を得られることを確認した． |
| 抄録(英) | Applications of micro-CT in pathology and histology have been studied in recent years, and we need to shorten the scanning time to increase the efficiency of the examination. Sparse-view CT enables us to reduce the scanning time, on the other hand, it causes a degradation in the quality of reconstructed images. We have proposed an interpolation method of projection data sampled by sparse-view scan using a convolutional neural network and enabled to improve the image quality of sparse-view micro-CT images. In this study, we aim to further increase the image quality using a generative adversarial network that can consider the perceptual quality of images. As a result of the experiment using real data, we can obtain sharper CT images than the result by training only a generator. |
| キーワード(和) | マイクロCT / スパースビュー / Generative Adversarial Network / Wasserstein GAN / 画像再構成 |
| キーワード(英) | micro-CT / sparse-view / generative adversarial network / Wasserstein GAN / image reconstruction |
| 資料番号 | MICT2023-36,MI2023-29 |
| 発行日 | 2023-11-07 (MICT, MI) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | MI / MICT |
|---|---|
| 開催期間 | 2023/11/14(から1日開催) |
| 開催地（和） | 九州工業大学戸畑キャンパス |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 医用画像工学一般，ヘルスケア・医療情報通信技術，一般 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 原口 亮(兵庫県立大) / 田中 宏和(広島市大) |
| 委員長氏名（英） | Ryo Haraguchi(Univ. of Hyogo) / Hirokazu Tanaka(Hiroshima City Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 羽石 秀昭(千葉大) / 北坂 孝幸(愛知工大) / 杉本 千佳(横浜国大) / 安在 大祐(名工大) |
| 副委員長氏名（英） | Hideaki Haneishi(Chiba Univ.) / Takayuki Kitasaka(Aichi Inst. of Tech.) / Chika Sugimoto(Yokohama National Univ.) / Daisuke Anzai(Nagoya Inst. of Tech.) |
| 幹事氏名（和） | 平野 靖(山口大) / 大竹 義人(奈良先端大) / 高林 健人(岡山県立大) / 伊藤 孝弘(広島市立大) |
| 幹事氏名（英） | Yasushi Hirano(Yamaguchi Univ.) / Yoshito Otake(NAIST) / Kento Takabayashi(Okayama Pref. Univ.) / Takahiro Ito(Hiroshima City Univ) |
| 幹事補佐氏名（和） | 原 武史(岐阜大) / 諸岡 健一(岡山大) / 村松 大陸(電通大) / 中山 奈津紀(名大) / 田中 亜実(立命館大) / 李 鯤(香川大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Takeshi Hara(Gifu Univ.) / Kenichi Morooka(Okayama Univ.) / Dairoku Muramatsu(Univ. of Electro & Comm.) / Natsuki Nakayama(Nagoya Univ.) / Ami Tanaka(Ritsumeikan Univ.) / Kun Li(Kagawa Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Medical Imaging / Technical Committee on Healthcare and Medical Information Communication Technology |
|---|---|
| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | Wasserstein GANを用いたスパースビュー・マイクロCTの画質改善 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Improving image quality of sparse-view micro-CT using Wasserstein GAN |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | マイクロCT / micro-CT |
| キーワード(2)（和/英） | スパースビュー / sparse-view |
| キーワード(3)（和/英） | Generative Adversarial Network / generative adversarial network |
| キーワード(4)（和/英） | Wasserstein GAN / Wasserstein GAN |
| キーワード(5)（和/英） | 画像再構成 / image reconstruction |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 生澤 直樹 / Naoki Ikezawa |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 千葉大学(略称：千葉大) Chiba University(略称：Chiba Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 岡本 尚之 / Takayuki Okamoto |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 千葉大学(略称：千葉大) Chiba University(略称：Chiba Univ.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 羽石 秀昭 / Hideaki Haneishi |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 千葉大学(略称：千葉大) Chiba University(略称：Chiba Univ.) |
| 発表年月日 | 2023-11-14 |
| 資料番号 | MICT2023-36,MI2023-29 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | MICT-256,MI-257 |
| ページ範囲 | pp.45-47(MICT), pp.45-47(MI), |
| ページ数 | 3 |
| 発行日 | 2023-11-07 (MICT, MI) |