アプリオリ情報を用いたPET画像修復系の構成
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概要
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近年非侵襲的計測法であるP亜画像は, 脳の短期的生体活動の変化が観測可能なことから, 臨床分野での脳梗塞やアルツハイマー病などの診断ばかりでなく脳の機能解明といった基礎分野における研究でも注目を集めている[1][2]. 本稿では, 部分容積効果[1]や装置の精度などによるPET画像のぼけを解消するためのデコンボリューション操作をニューラルネットに組み込み, この逆問題をネットワークインバージョンという枠組みで論じる. その際, 逆問題の解の安定化を図るためアプリオリ情報としてMR画像からの組織情報, 血流分布の滑らかさ, 及び代謝機構中の各コンパートメント内の濃度分布に関する時間構造などを用いる. 本稿では特にこの滑らかさを表す正則化においてパラメータが逐次過程の各段階において変化すべきであるという「動的正則化法」を提案する. まず疑似PET画像を用いて動的正則化の動作確認を行いその効果を示した後, 実際に実測PET画像の修復に適用し, その有効性を示す. また最後に代謝PET画像修復において時間構造をアプリオリ情報として取り込む手法を提案する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1997-01-25
著者
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