特許
J-GLOBAL ID：201903016923272565
医用画像診断装置
発明者：
,
出願人/特許権者：
代理人 (6件)：
蔵田 昌俊
, 野河 信久
, 峰 隆司
, 河野 直樹
, 井上 正
, 鵜飼 健
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願2018-109558
公開番号（公開出願番号）：特開2019-208990
出願日： 2018年06月07日
公開日（公表日）： 2019年12月12日
要約：
【課題】ノイズ低減の精度を向上可能な医用画像診断装置を提供する。【解決手段】医用画像診断装置は、記憶部と、入力部と、ノイズ低減部とを有する。記憶部は、被検体に対して収集されたデータに基づいて生成された医用画像または医用画像を生成する前段の中間画像と、医用画像または中間画像に含まれるノイズに相関するノイズ相関マップとに基づいて医用画像のノイズまたは中間画像のノイズを低減したデノイズ画像を生成するように機能付けられた学習済みモデル105を記憶する。入力部は、ノイズ相関マップと、医用画像または中間画像とを学習済みモデルに入力する。ノイズ低減部は、学習済みモデルを用いて、医用画像のノイズまたは中間画像のノイズが低減されたデノイズ画像を生成する。【選択図】図2
請求項（抜粋）：
被検体に対して収集されたデータに基づいて生成された医用画像または前記医用画像を生成する前段の中間画像と、前記医用画像または前記中間画像に含まれるノイズに相関するノイズ相関マップとに基づいて前記医用画像のノイズまたは前記中間画像のノイズを低減したデノイズ画像を生成するように機能付けられた学習済みモデルを記憶する記憶部と、
前記ノイズ相関マップと、前記医用画像または前記中間画像とを前記学習済みモデルに入力する入力部と、
前記学習済みモデルを用いて、前記医用画像のノイズまたは前記中間画像のノイズが低減された前記デノイズ画像を生成するノイズ低減部と、
を具備する医用画像診断装置。
IPC (4件)：
A61B 5/055
, A61B 5/00
, A61B 6/03
, G06T 1/00
A61B5/055 376
, A61B5/00 G
, A61B6/03 360B
, G06T1/00 290B
4C093AA22
, 4C093AA26
, 4C093CA06
, 4C093FE14
, 4C093FF03
, 4C093FF28
, 4C096AB07
, 4C096AB44
, 4C096AD12
, 4C096AD14
, 4C096AD24
, 4C096BB32
, 4C096DB07
, 4C096DC35
, 4C117XE44
, 4C117XE45
, 4C117XJ01
, 4C117XJ14
, 4C117XJ17
, 4C117XK05
, 4C117XK20
, 4C117XR07
, 4C117XR08
, 5B057AA07
, 5B057BA03
, 5B057BA07
, 5B057CA02
, 5B057CA08
, 5B057CA12
, 5B057CA16
, 5B057CB02
, 5B057CB08
, 5B057CB12
, 5B057CB16
, 5B057CC02
, 5B057CE02
, 5B057DA16
, 5B057DB02
, 5B057DB05
, 5B057DB09
出願人引用 (2件)
-
Multi-Level Canonical Correlation Analysis for Standard-Dose PET Image Estimation
-
Deep Auto-context Convolutional Neural Networks for Standard-Dose PET Image Estimation from Low-Dose
審査官引用 (2件)
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Multi-Level Canonical Correlation Analysis for Standard-Dose PET Image Estimation
-
Deep Auto-context Convolutional Neural Networks for Standard-Dose PET Image Estimation from Low-Dose
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