深層学習を用いたスパースビューマイクロCTにおけるノイズ除去手法の開発

摘要

スパースビューCTは，投影像数を削減した画像再構成手法である．短時間の撮影が可能となる一方，再構成像にスポーク状のアーチファクトが発生する．本研究は，マイクロCTの生体応用に向けた，スパースビューマイクロCTにおけるノイズ除去手法を提案する．提案手法では，スパースビューサイノグラムからフルサンプリングサイノグラムを推定するネットワークを教師あり学習により構築した．結果，提案手法はスパースビューサイノグラムの効率的なアップサンプリングを実施し，再構成像に生じるスポーク状のアーチファクトを低減した．また，定量評価においても大幅な改善を示した．