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J-GLOBAL ID:201902259033117185   整理番号:19A0518088

残留畳込みネットワークを用いた低線量CT画像の改善【JST・京大機械翻訳】

Improving Low-Dose CT Image Using Residual Convolutional Network
著者 (11件):
資料名:
巻:ページ: 24698-24705  発行年: 2017年 
JST資料番号: W2422A  ISSN: 2169-3536  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:
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低線量CTは,患者への放射線リスクを軽減するための有効な解決策であり,それはまた,付加的なノイズとストリークアーチファクトを導入する。低線量走査CTデータのための高画質を維持するために,著者らは,深い学習に基づく後処理法を提案し,2-Dおよび3-D残差畳込みネットワークを用いた。実験結果と他の競合法との比較により,提案した手法は,組織の詳細を保存しながら,低線量雑音とアーチファクトを効果的に低減できることを示した。また,三次元モデルがエッジ保存と雑音アーチファクト抑制の両方においてより良い性能を達成できることを指摘した。モデル幅,深さ,ドロップアウトなどのモデル性能に影響を及ぼす因子も調べた。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (1件):
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医用画像処理 
タイトルに関連する用語 (3件):
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