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医療において重要な検査装置であるX線CTやMRI、PETなどの画像診断装置では、生体から得られた信号から、体内の情報を断層像として構成し診断に役立つ画像を得る画像再構成法が必須の技術である。しかし、特に近年のX線CTやPETでは得られる情報が多いため、画像再構成に必要な演算が多く、診療に待ち時間を発生させるほど、計算に時間がかかる。
一方、「大規模ニューラルネットワーク」は、信号を入力して出力を得る「推論処理」には比較的演算負荷が軽いことが知られている。
本研究では、大規模ニューラルネットワークを利用して医用おける高速な画像再構成が実現可能であることを明らかにした。
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