X線CT画像の雑音除去における画質改善－汎化ガウス混合モデル推定の高精度化

摘要

筆者らは汎化ガウス混合モデル(UNI-GMM)を用いた適応的ウィナーフィルタ(AWF)によるX線CT画像の雑音除去法を提案している．従来法においては，胸部ファントム画像をそのままトレーニングし，モデルを推定した．しかしながら，ファントム画像内に生体肺断面画像に対して非正規な統計量を持つ構造が存在し，従来法はこの統計的性質により不整合なGMMを推定する可能性がある．この問題に対して提案法においてはまずトレーニング画像の非正規性要素を除去することによりGMMの推定精度を改良する．次にこのGMMを用いてAWFを設計し，画質の改善を図る．本論文ではAWFの雑音除去能力について従来法と比較し提案法の有効性を明らかにする．