腹膜播種の光温熱治療のための熱画像の深層学習を用いた高解像度化に関する研究

摘要

本論文では，低解像度な熱画像を機械学習によって高解像度化する手法を提案する．高解像度なサーモセンサから得られる熱画像を取得し，ノイズを付加して縮小したものを入力として元画像に復元させるための機械学習を行う．学習によって得た重みを低解像度サーモセンサに適用する．チェックパターンを用いた定量的な評価実験や腹膜播種の治療環境に近づけた評価実験より，提案手法が既存拡大手法であるBilinear補間法やBicubic補間法と比べ，平均温度誤差を小さくして高解像度化できることを示した。さらに、ラットを用いた動物実験の動画を用いた適用実験より，今後の実用化に向けての展望を示した．