時空間ニューラルフィルターを用いたX線透視像の雑音低減

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概要

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階層型ニューラルネットワークを用いた知的画像フィルターすなわち時空間情報を同時に入力とする時空間ニューラルフイルター(時空間NF)を提案し、X線透視像の雑音低減を行っている。このフィルターは入力画像とそれに対する理想的な教師画像を与えて学習することにより、最適なフィルターを獲得できる。画質の定量評価では8.9dBのSN向上を達成している。また、これらの適応型フィルターのフィルター特性の定量評価手法を提案し、その能力を評価している。その結果、時空間NFは学習濃度領域で雑音低減能が高く、線形フィルターの4〜6倍の雑音低減能を持ち、学習領域に適応した合理的なフィルター特性を自動的に獲得することを示している。
社団法人電子情報通信学会の論文
1996-05-17

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