深層学習を用いた高品質な少数ショット3次元CTスキャンの研究

• 研究課題/領域番号: 24K23911
• 研究種目: 研究活動スタート支援
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 1002:人間情報学、応用情報学およびその関連分野
• 研究機関: オムロンサイニックエックス株式会社
• 研究代表者: 谷合 竜典 オムロンサイニックエックス株式会社, リサーチアドミニストレイティブディビジョン, シニアリサーチャー (80867036)
• 研究期間 (年度): 2024-07-31 – 2026-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円); 2025年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円); 2024年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
• キーワード: 深層学習 / CTスキャン / 3次元形状推定

研究開始時の研究の概要

CTスキャンは、被写体を様々な角度からX線画像で撮影し、被写体の表面および内部の3次元構造を計測する技術である。特に、より少ない枚数のX線画像を用いる少数ショットCTスキャンは、医療検査での人体への負担を小さくできるほか、工業製品の高速検品への活用が期待される。一方で、SN比低下等による品質低下の課題があり、深層学習による解決が期待される。しかし、深層学習適用の研究は限定的で、一般の可視光画像用技術の転用が多く、X線画像を用いる利点などは考慮されていない。本研究では、従来のCTスキャン技術の知見を活かした深層学習アプローチを研究し、高品質な少数ショットCTスキャン手法の実現を目指す。