画素間の関係性を学習するLambdaNetworkの金属アーチファクト検出への応用

• 資料種別: 文書・図像類
• タイトル: 画素間の関係性を学習するLambdaNetworkの金属アーチファクト検出への応用
• 著者・編者: 茂森, 大亮; 中尾, 恵; 松田, 哲也
• 著者標目: 茂森, 大亮; 中尾, 恵; 松田, 哲也
• 出版事項: 電子情報通信学会
• 出版年月日等: 2022-05
• 出版年（W3CDTF）: 2022-05
• 並列タイトル等: Application of LambdaNetwork learning long-range interactions between pixels to metal artifact detection
• タイトル（掲載誌）: 電子情報通信学会技術報告 (MI)
• 巻号年月日等（掲載誌）: 122 31
• 掲載巻: 122
• 掲載号: 31
• 掲載ページ: 138-143
• ISSN（掲載誌）: PISSN : 0913-5685; EISSN : 2432-6380
• 本文の言語コード: jpn
• 件名標目: Self-Attention; U-net; Metal artifact detection; 金属アーチファクト検出
• 対象利用者: 一般
• 一般注記: This article is a technical report without peer review, and its polished and/or extended version may be published elsewhere.
• 記録形式（IMT）: application/pdf
• 一次資料へのリンクURL: IEICE_MI2022-27.pdf （fulltext）; http://repository.kulib.kyoto-u.ac.jp/dspace/bitstream/2433/275953/1/IEICE_MI2022-27.pdf
• オンライン閲覧公開範囲: インターネット公開
• 著作権情報: 技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.; ©2022 by IEICE
• 連携機関・データベース: 国立情報学研究所 : 学術機関リポジトリデータベース（IRDB）（機関リポジトリ）; https://irdb.nii.ac.jp
• 提供元機関・データベース: 京都大学 : 京都大学学術情報リポジトリ

• 要約等: 深層学習に基づく画像変換の金属アーチファクト低減への応用が試みられているが, 広範囲に存在するアーチファクトの検出において, 離れた画素間の関係性に基づいて特徴抽出を行うことがより効果的であると考えられる. 本研究ではLambdaNetworkを適用した領域抽出モデルを用いて金属アーチファクト検出を...