Fugu-MT 論文翻訳(概要): SPECT Imaging Reconstruction Method Based on Deep Convolutional Neural Network

論文の概要: SPECT Imaging Reconstruction Method Based on Deep Convolutional Neural Network

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.09472v1
Date: Mon, 19 Oct 2020 13:11:32 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-05 23:08:37.527560
Title: SPECT Imaging Reconstruction Method Based on Deep Convolutional Neural Network
Title（参考訳）: 深部畳み込みニューラルネットワークを用いたSPECT画像再構成法
Authors: Charalambos Chrysostomou, Loizos Koutsantonis, Christos Lemesios, Costas N. Papanicolas
Abstract要約: CNN再構成 - CNNRはSPECT画像の分野でのトモグラフィ再構成の新しい手法である。深層学習手法と深層畳み込みニューラルネットワークが新しい再構築手法に用いられている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In this paper, we explore a novel method for tomographic image reconstruction in the field of SPECT imaging. Deep Learning methodologies and more specifically deep convolutional neural networks (CNN) are employed in the new reconstruction method, which is referred to as "CNN Reconstruction - CNNR". For training of the CNNR Projection data from software phantoms were used. For evaluation of the efficacy of the CNNR method, both software and hardware phantoms were used. The resulting tomographic images are compared to those produced by filtered back projection (FBP) [1], the "Maximum Likelihood Expectation Maximization" (MLEM) [1] and ordered subset expectation maximization (OSEM) [2].
Abstract（参考訳）: 本稿では,spect画像の分野における新しい断層画像再構成法について検討する。深層学習手法や特に深層畳み込みニューラルネットワーク(cnn)が新しい再構成法として採用され、「cnn reconstruction - cnnr」と呼ばれている。ソフトウェアファントムからのCNNRプロジェクションデータのトレーニングに使用された。 CNNR法の有効性を評価するために,ソフトウェアファントムとハードウェアファントムの両方を使用した。得られたトモグラフィー画像は、フィルタバックプロジェクション(FBP)[1]、"Maximum Likelihood expectation Maximization"(MLEM)[1]および順序付きサブセット期待最大化(OSEM)[2]によって生成された画像と比較される。

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