識別器からのフィードバック機構を備えた敵対的学習によるCone-beam CT画像の画質改善

• Material Type: 文書・図像類
• Title: 識別器からのフィードバック機構を備えた敵対的学習によるCone-beam CT画像の画質改善
• Author/Editor: 羽瀬, 拓視; 中尾, 恵; 今西, 勁峰; 中村, 光宏; 松田, 哲也
• Author Heading: 羽瀬, 拓視; 中尾, 恵; 今西, 勁峰; 中村, 光宏; 松田, 哲也
• Publication, Distribution, etc.: 情報処理学会
• Publication Date: 2022-03
• Publication Date (W3CDTF): 2022-03
• Periodical title: 情報処理学会研究報告 コンピュータビジョンとイメージメディア (CVIM)
• No. or year of volume/issue: 2022-CVIM-229 36
• Volume: 2022-CVIM-229
• Issue: 36
• Pages: 1-8
• ISSN (Periodical Title): EISSN : 2188-8701
• Text Language Code: jpn
• Subject Heading: 教師なし学習; 敵対的生成ネットワーク; アーチファクト低減; Unsupervised learning; Generative adversarial network; Cone-beam CT; Artifact reduction
• Target Audience: 一般
• Format (IMT): application/pdf
• Source: IPSJ-CVIM22229036.pdf （fulltext）; http://repository.kulib.kyoto-u.ac.jp/dspace/bitstream/2433/275929/1/IPSJ-CVIM22229036.pdf
• Access Restrictions: インターネット公開
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• Data Provider (Database): 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
• Original Data Provider (Database): 京都大学 : 京都大学学術情報リポジトリ

• Summary, etc.: Cone-beam CT(CBCT)は治療中の体位で撮像できるため放射線治療や手術支援に利用されているが, 再構成によって得られる画素が不正確で一部にアーチファクトや欠損が発生する. 近年では Generative Adversarial Network(GAN)による画像変換を用いて医用画像の画質...