MR援用PET画像処理における組織分類ニューラルネット
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概要
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本研究は、脳の構造的な情報をMRI(核磁気共鳴画像)から抽出し、それをもとにPET画像の真の陽電子分布をより正確に復元して精度の高い画像を得ることを目的とし、一連の画像融合・復元動作をネットワークインバージョンの手法を拡張した多層ニューラルネットワークで実現しようというものである。また、復元された陽電子の分布は、MR画像から抽出した灰白質・白質分布画像に大きく依存しているが、適切な脳組織分布を自動的に得るためにバックプロパゲーション学習則を用いた階層型ネットワークを構成し、分類に効果的な前処理としての特徴抽出手法を選ぶためにCCE(Conditional Class Entropy)を用いて評価を行った。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1995-10-13
著者
-
百瀬 敏光
東京大学医学部放射線科
-
小杉 幸夫
東京工業大学 総合理工学研究科
-
西川 潤一
東京大学医学部放射線医学教室
-
亀山 啓輔
東京工業大学 大学院 総合理工学研究科
-
亀山 啓輔
筑波大学大学院システム情報工学研究科
-
亀山 啓輔
筑波大学システム情報工学研究科コンピュータサイエンス専攻
-
亀山 啓輔
東京工業大学大学院
-
百瀬 敏光
東京大学
-
百瀬 敏光
東京大学医学部放射線医学教室
-
百瀬 敏光
東京大学医学部放射線学科
-
西川 潤一
東京大学医学部附属病院分院放射線科
-
菅波 雄介
東京工業大学大学院総合理工学研究科
-
佐瀬 幹哉
東京大学医学部放射線科
-
百瀬 敏光
東京大学放射線医学講座
-
菅波 雄介
東京工業大学総合理工学研究科
-
佐瀬 幹哉
東京大学医学部放射線医学教室
-
小杉 幸夫
東京工業大学
-
Kameyama Keisuke
The Authors Are With The Interdisciplinary Graduate School Of Science And Engineering Tokyo Institut
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