2014 Fiscal Year Research-status Report
情報統計力学的アプローチによる医用画像のベイズ統合
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25330285
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| Research Institution | The University of Electro-Communications |
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Principal Investigator |
庄野 逸 電気通信大学, 情報理工学(系)研究科, 教授 (50263231)
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| Project Period (FY) |
2013-04-01 – 2016-03-31
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| Keywords | Poisson 画像 / 画像再構成 / 画像修復 / 確率伝播法 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
平成２６年度は，主に理論解析についての研究を行い，論文誌に発表を行った．通常観測データを画像にする際には，受光素子に落ちてくる光子や電子の数を数える．このとき充分な数の光子が観測されれば，ノイズの影響は小さくなるが，PET画像のような体内を透過してくる陽電子などの放射性物質由来の信号源は被験者に悪影響をおよぼす可能性があるため，一定以上の強度の信号源を使うのは得策ではない．このように光子の数が制限された場合，観測するノイズ過程は Poisson 過程となる．今年度は Poisson 過程を観測過程に持つモデルに対し，画像再構成の理論を構築した．この結果，ノイズの重畳過程をきちんとモデル化することにより，従来用いられてきた，白色雑音過程をモデル化した再構成理論よりも性能が良い再構成アプリケーションを開発することに成功した．このアプリケーションは，既存研究で state-of-arts と言われている３次元ブロックマッチング法 (BM3D) とくらべても，Poisson ノイズ過程の観測画像の再構成において良い成績を出すことを示すことが判明した．再構成を行う差異に得られた知見としては，ノイズの分散が観測空間内部で異なるような場合には，白色雑音過程のような一様な分散で取り扱うようなモデルでは限界があることである．さらに高速化を行うために確率近似手法を用いても得られる画像の性質は殆ど変わらず，計算性能は汎用計算機を用いた場合でも現実時間ないで終息することが判明してきた．
平成２７年度はこれらの観測過程を，ベイズモデルにマージしより現実に則した事前知識を埋め込んだ画像再構成アプリケーションの開発を行っていく予定である．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
理論解析に関してはひと通りの進展を見せ，現実問題として充分に適用可能なアプリケーションの開発を行うことが出来た．
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| Strategy for Future Research Activity |
今後の研究計画としては，現在進行中の PET 実画像のモデルに対してマージを行い，再現性などの性能評価を行っていく予定である．
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| Causes of Carryover |
研究発表を計画していた学会の時期がずれ込んだこと，発表論文誌の掲載決定時期がずれ込んだため，見かけ上余剰が生じた．
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
本年度の研究において，国際学会での発表と，論文掲載を予定通り行っていくので，当初の予定通り使用していく
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