Bayes推定を用いたRadon変換画像の再構成(イメージング)
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概要
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Radon変換を観測過程とした系において,ノイズが混入したデータから,Bayes推定を用いた画像再構成の方法を議論する.Radon変換は医療画像で用いられる断層画像(CT画像)の原理として用いられるモデルである.本研究では画像再構成問題に対して従来から用いられているFBP法の考え方に対して,確率的な信号観測モデルを導入し,Bayes推定に基づくアルゴリズムを構築した.また,Bayes推定を導入する場合,事前確率と観測過程に対する信頼性とのバランスが問題になることがあるが,この問題を画質を制御するハイパーパラメータの推定問題に帰着させ,周辺対数尤度最大化に基づく手法で推定を行った.これらのハイパーパラメータ推定を行った上で,事前分布と観測過程の信頼性のバランスとの間で最適化を行い,画像再構成を行った.さらに,この手法によって得られた再構成画像と従来のFBP法による再構成画像との間で画質評価の比較を行い,良好な結果を得た.
- 2010-01-21
著者
-
岡田 真人
東京大学大学院 新領域創成科学研究科
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岡田 真人
東京大学大学院新領域創成科学研究科複雑理工学専攻
-
庄野 逸
電気通信大学情報通信工学科
-
庄野 逸
電気通信大学電気通信学部情報通信工学科
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庄野 逸
電気通信大学 電気通信学部
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岡田 真人
東京大学大学院新領域創成科学研究科
-
庄野 逸
電気通信大学
-
庄野 逸
電気通信大学大学院情報理工学系研究科
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岡田 真人
東京大学大学院 新領域創成科学研究科 複雑理工学専攻
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