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| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2020-05-28 13:40
超低磁場MRIの高速撮像に向けた検討 ～ 深層学習を用いた高分解能画像再構成 ～
○安田卓司（京大）・笈田武範（浜松ホトニクス）・小林哲生（京大） |
| 抄録 |
（和） |
近年、高感度な磁気センサを用いた超低磁場MRIの実現が期待されている。しかし、超低磁場MRIは静磁場だけでなく勾配磁場強度も小さいため、強い勾配磁場を必要とするエコープラナー法などの高速撮像法を適用することは難しい。また、超低磁場MRIはMR信号の強度が小さく、信号対雑音比が低下する課題も存在する。本研究では、超低磁場MRIにおいて撮像時にボクセルサイズを大きく設定することでSNRを上げながら、位相エンコードステップを減少させることで撮像時間を短縮することを目的として、シミュレーションにより検討を行った。その結果、位相エンコードステップを減少させることで取得画像の分解能が低下するものの、深層学習による超解像法を適用することで高分解能画像を再構成することが可能であることが示された。 |
| （英） |
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| キーワード |
（和） |
超低磁場MRI / U-Net / 超解像 / 高速撮像 / / / / |
| （英） |
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| 文献情報 |
映情学技報 |
| 資料番号 |
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| 発行日 |
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| ISSN |
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| PDFダウンロード |
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| 研究会情報 |
| 研究会 |
IEICE-MI IEICE-IE IEICE-SIP IEICE-BioX IST ME |
| 開催期間 |
2020-05-28 - 2020-05-29 |
| 開催地（和） |
オンライン開催 |
| 開催地（英） |
Online |
| テーマ（和） |
映像・信号の処理・解析・AI技術とその多分野応用 |
| テーマ（英） |
Image and signal processing/analysis/AI technology, and their application |
| 講演論文情報の詳細 |
| 申込み研究会 |
IEICE-MI |
| 会議コード |
2020-05-MI-IE-SIP-BioX-IST-ME |
| 本文の言語 |
日本語（英語タイトルなし） |
| タイトル（和） |
超低磁場MRIの高速撮像に向けた検討 |
| サブタイトル（和） |
深層学習を用いた高分解能画像再構成 |
| タイトル（英） |
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| サブタイトル（英） |
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| キーワード(1)（和/英） |
超低磁場MRI / |
| キーワード(2)（和/英） |
U-Net / |
| キーワード(3)（和/英） |
超解像 / |
| キーワード(4)（和/英） |
高速撮像 / |
| キーワード(5)（和/英） |
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| キーワード(6)（和/英） |
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| キーワード(7)（和/英） |
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| キーワード(8)（和/英） |
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| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） |
安田 卓司 / / ヤスダ タカシ |
| 第1著者 所属（和/英） |
京都大学 (略称： 京大)
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| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） |
笈田 武範 / / オイダ タケノリ |
| 第2著者 所属（和/英） |
浜松ホトニクス株式会社 (略称： 浜松ホトニクス)
(略称： ) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） |
小林 哲生 / / コバヤシ テツオ |
| 第3著者 所属（和/英） |
京都大学 (略称： 京大)
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| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第35著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第36著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第36著者 所属（和/英） |
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| 講演者 |
第1著者 |
| 発表日時 |
2020-05-28 13:40:00 |
| 発表時間 |
20分 |
| 申込先研究会 |
IEICE-MI |
| 資料番号 |
|
| 巻番号（vol） |
vol.44 |
| 号番号（no） |
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| ページ範囲 |
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| ページ数 |
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| 発行日 |
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