| 研究課題/領域番号 |
17H01816
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
生命・健康・医療情報学
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| 研究機関 | 香川大学 |
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研究代表者 |
堀川 洋 香川大学, 創造工学部, 教授 (60181533)
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| 研究分担者 |
丹治 裕一 香川大学, 創造工学部, 教授 (10306988)
北島 博之 香川大学, 創造工学部, 教授 (90314905)
藤本 憲市 香川大学, 創造工学部, 准教授 (20300626)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2019年度)
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| 配分額 *注記 |
16,770千円 (直接経費: 12,900千円、間接経費: 3,870千円)
2019年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
2018年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
2017年度: 12,480千円 (直接経費: 9,600千円、間接経費: 2,880千円)
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| キーワード | 機械学習 / 超高速情報処理 / 画像、文書、音声等認識 / 数理工学 / 画像、文章、音声等認識 |
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| 研究成果の概要 |
低線量照射下でのCT画像再構成を行う方法として，線形方程式の数値解法である共役勾配法の提案を行った。本手法では，CT画像再構成を非負値あるいは境界値拘束をもった大規模な凸最適化問題として定義し，これを効率よく求解する方法の提案を行っている。結果的に，従来手法である連続法よりも高品質な画像再構成を数百程度高速に行えることを示した。また，マルチGPU用いた高速化，深層ニューラルネットワークを用いた予測など，連続法の改良も行った。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
日本は世界一のCT普及国であると同時に世界一の医療被曝国と言われている。これは，国内メーカが開発しているCT装置では逆投影法が用いられ，この方法では高品質な画像を得るために，人体に高線量照射しなければならないためである。逆投影法による再構成画像よりも高品質で低線量照射下での画像再構成が可能である方法として連続法が提案されている。しかしながら，演算効率が極めて悪いことが問題であった。本研究では，連続法と同じ基本概念に基づきながら，高品質かつ高速なCT画像再構成が可能である数値解析手法の提案を行った。これは，実用に向けた有力な一歩であり，ひいては，多くの人の健康に寄与することになる。
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