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J-GLOBAL ID：202102251836549004   整理番号：21A0231377

畳込みニューラルネットワークによる極端なスパースX線計算ラミノグラフィ【JST・京大機械翻訳】

Extreme Sparse X-ray Computed Laminography Via Convolutional Neural Networks

著者 (4件)： Pereira Luis F. Alves (Univ. Federal do Agreste de Pernambuco,Garanhuns,Brazil) ,  de Beenhouwer Jan (Imec-Visionlab, University of Antwerp,Antwerp,Belgium) ,  Kastner Johann (University of Applied Sciences Upper Austria,Wels,Austria) ,  Sijbers Jan (Imec-Visionlab, University of Antwerp,Antwerp,Belgium)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICTAI  ページ： 612-616  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： X線コンピュータ断層撮影(CL)は,平坦な物体の内部構造を画像化するよく知られた計算機トモグラフィー技術である。しかし,高品質CLイメージングは,長い取得時間をもたらす多数のX線投影を必要とする。獲得した投影の数を減らすことは,取得プロセスをスピードアップできるが,再構成された画像の品質を低下させる。本研究では,インラインCL走査装置で得られた4つのX線投影から再構成された処理ボリュームに対する畳込みニューラルネットワークの使用を調べた。Copyright 2021 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】

シソーラス用語： *画像処理 ,  再構成 ,  走査装置 ,  内部構造 ,  計算機トモグラフィー
準シソーラス用語： 画像化 ,  高品質 ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 音声処理  (JE05000E) ,  符号理論  (ND02030R) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  専用演算制御装置  (JC04030Y) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 畳込みニューラルネットワーク ,  X線 ,  計算