Development for Industrial X-ray CT Analysis by Abnormal Data Detection Metal Artifact Removal

• Project/Area Number: 24K02995
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 61030:Intelligent informatics-related; Basic Section 60030:Statistical science-related; Sections That Are Subject to Joint Review: Basic Section60030:Statistical science-related , Basic Section61030:Intelligent informatics-related
• Research Institution: University of Tsukuba
• Principal Investigator: 五十嵐 康彦 筑波大学, システム情報系, 准教授 (40733085)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 工藤 博幸 筑波大学, システム情報系, 教授 (60221933)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥18,200,000 (Direct Cost: ¥14,000,000、Indirect Cost: ¥4,200,000); Fiscal Year 2026: ¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000); Fiscal Year 2025: ¥2,730,000 (Direct Cost: ¥2,100,000、Indirect Cost: ¥630,000); Fiscal Year 2024: ¥11,310,000 (Direct Cost: ¥8,700,000、Indirect Cost: ¥2,610,000)
• Keywords: X線CT / 圧縮センシング / メタルエフェクト

Outline of Research at the Start

本研究では，産業用CTの実データ解析を想定した形状や合金によるメタルエフェクトを除去するアルゴリズム開発を行い，産業用CTデータへの実データ解析展開を行う.具体的には,課題1 メタルアーティファクトの除去アルゴリズム構築および, 課題2 深層学習による金属構造の再構成アルゴリズムの構築を行う．このアルゴリズムにより金属の影響を受けるタイヤのCT実データ解析を行い，課題3 産業用CTによって計測された実データ解析への展開へ繋げる．