| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2022-02-12 10:45
実関数CNNを利用したMRI複素数画像の深層学習再構成に関する基礎検討
○深津純奈・山登一輝・伊藤聡志（宇都宮大） |
| 抄録 |
（和） |
MR撮像の高速化を目的として圧縮センシングのMR応用が進められ，一部は実用化されている．近年，大幅な再構成時間の短縮と再構成画像の品質改善が図れる深層学習を利用した再構成法の研究が活発に行われている．MR画像は複素画像であり位相をもつためCNNは複素数対応とする必要がある．本研究では，信号間引きに対称性を与えることにより実関数型のCNNを使用しながら複素数の画像を再構成できる新たな方法を提案する． |
| （英） |
Application of compressed sensing has been applied to speed up the data acquisition time for MR imaging. In recent years, research on reconstruction method using deep learning has been actively studied to reduce the reconstruction time and to improve the quality of reconstructed images. Since MR images are complex-value images, CNN needs to deal with complex values. In this study, we propose a new method for reconstructing complex-value images using a real-value CNN by introducing symmetrical signal under-sampling. |
| キーワード |
（和） |
MRI / 畳み込みニューラルネットワーク / 画像再構成 / 高速化 / / / / |
| （英） |
MRI / CNN / image reconstruction / high-speed imaging / / / / |
| 文献情報 |
映情学技報, vol. 46, no. 4, ME2022-7, pp. 25-27, 2022年2月. |
| 資料番号 |
ME2022-7 |
| 発行日 |
2022-02-05 (ME) |
| ISSN |
Print edition: ISSN 1342-6893 Online edition: ISSN 2424-1970 |
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