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J-GLOBAL ID：202202284023322090   整理番号：22A1472892

超解像深層学習を用いたPET検査における被ばく線量低減に向けた検討

著者 (10件)： 長谷川淳 (北大 医 保健学科) ,  吉村高明 (北大 大学院保健科学研究院) ,  吉村高明 (北大 病院 医学物理部) ,  孫田恵一 (北大 病院 放射線部) ,  木村理奈 (北大 病院 放射線診断科) ,  木村理奈 (北大 大学院医学研究院 画像診断学) ,  渡邊史郎 (北大 大学院医学研究院 画像診断学) ,  渡邊史郎 (北大 病院 核医学診療科) ,  平田健司 (北大 大学院医学研究院 画像診断学) ,  平田健司 (北大 病院 核医学診療科)
資料名： 日本放射線技術学会総会学術大会予稿集
巻： 78th  ページ： 160  発行年： 2022年03月20日 
JST資料番号： L5037A  ISSN： 1884-7846  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 会議録記事  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

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シソーラス用語： ヒト ,...
準シソーラス用語： *画質改善

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分類 (3件)： 放射線を利用した診断  (GC04020K) ,  人体の汚染及び防止  (MB02020Z) ,  医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (6件)： 超解像 ,  深層学習 ,  PET ,  検査 ,  被ばく ,  線量低減