混合事前分布を用いたべイズX線CT
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概要
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X線CTにおける断層画像再構成問題を取り扱い,混合事前分布を用いた階層化べイズモデルによる解法を2種提案する.階層化モデルは,X線CTの対象となる人体は限られた数の組織からなり,それぞれの組織のX線の吸収係数は既知であるという事前知識を表現する.提案する2手法は,階層化に伴なう事後確率の計算困難性を克服するために,それぞれ変分べイズを柱とする近似手法を用いたものと事後分布最大化基準を用いたものである.計算機実験により,充分な放射線量が得られない状況と,対象に金属が含まれる状況とにおいて,提案手法が既存の手法に比べ高精度の推定を行えることを示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2010-03-02
著者
-
石井 信
京都大学
-
兼村 厚範
京都大学大学院情報学研究科博士後期課程
-
前田 新一
京都大学大学院情報学研究科
-
石井 信
京都大学大学院情報学研究科
-
兼村 厚範
ATR脳情報解析研究所
-
前田 新一
京都大学大学院情報学研究科システム科学専攻
-
福田 航
京都大学大学院情報学研究科
-
石井 信
京都大学大学院情報学研究科システム科学専攻
-
石井 信
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
-
福田 航
富士フイルム株式会社r&d統括本部
-
石井 信
奈良先端科学技術大学院大学:科学技術振興事業団crest銅谷プロジェクト
-
前田 新一
京都大学
-
兼村 厚範
京都大学大学院情報学研究科:atr脳情報解析研究所
-
石井 信
京都大学大学院 情報学研究科 システム科学専攻
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