低線量CT再構成のための雑音生成および画像化メカニズムに着想を得た暗黙の正則化学習ネットワーク

低線量CT再構成のための雑音生成および画像化メカニズムに着想を得た暗黙の正則化学習ネットワーク

ノイズ生成とイメージングメカニズムに基づく暗黙の正則化学習ネットワークの低線量CT再構成への応用 低線量コンピュータ断層撮影(Low-Dose Computed Tomography, LDCT)は、放射線リスクを低減しつつ画像品質を維持するための重要なツールとなっています。しかし、X線の線量を減少させるとデータの損失が生じ、初通ボタン(FBP)再構成が悪化して画像品質に影響を及ぼします。この問題に対処するため、研究者たちはノイズやアーチファクトを減少させつつ、高品質な画像を取得するための高度なアルゴリズムを開発し続けています。本報告では、高性能なLDCT再構成を実現するための新しい研究成果を詳細に紹介します。 背景紹介 X線CTイメージングでは、放射線量を減少させることが常に目標とされてお...