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J-GLOBAL ID：201502217172726851   整理番号：15A0880292

神経回路網を用いた空間的適応型CT再構成

Spatially-Adaptive Reconstruction in Computed Tomography Using Neural Networks

著者 (4件)： BOUBLIL David (Technion-Israel Inst. Technol., Haifa, ISR) ,  ELAD Michael (Technion-Israel Inst. Technol., Haifa, ISR) ,  SHTOK Joseph (Technion-Israel Inst. Technol., Haifa, ISR) ,  ZIBULEVSKY Michael (Technion-Israel Inst. Technol., Haifa, ISR)
資料名： IEEE Transactions on Medical Imaging  (IEEE Transactions on Medical Imaging)
巻： 34  号： 7  ページ： 1474-1485  発行年： 2015年07月 
JST資料番号： H0895A  ISSN： 0278-0062  CODEN： ITMID4  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 既存の信号画像回復手法の性能を改善できる教師付き機械学習法を提案し,CT画像再構成に適用した。画像処理パラメータを変化させて再構成した複数の画像推定量の局所的な非線形融合を用いた。既知の画像を用いて学習させたフィードフォワード神経回路網を用いて画像融合アルゴリズムを構築した。計算機シミュレーションの結果,従来の直接法や反復再構成法に比べて,画質が向上することを確認した。

シソーラス用語： *断層画像 ,  計算機トモグラフィー ,  *画像再構成 ,  *ニューラルネットワーク ,  *教師つき学習 ,  *機械学習 ,  画像処理 ,  計算機シミュレーション
準シソーラス用語： *CT画像 ,  *トモグラフィー画像再構成 ,  *フィードフォワードニューラルネット ,  画質向上 ,  画像融合

分類 (2件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 神経回路網 ,  CT ,  再構成