| 研究課題/領域番号 |
17K01191
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| 研究機関 | 山形大学 |
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研究代表者 |
柳田 裕隆 山形大学, 大学院理工学研究科, 准教授 (80323179)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| キーワード | 非破壊検査 / 超音波CT / 音速異方性 / ニューラルネット |
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| 研究実績の概要 |
超音波CTシステムのデータ取得は状況によっては計測できないパスが存在する。そのパスをニューラルネットによって補完し、充分な数の音速パスを用意し音速プロファイルを準備することができるようにプログラムを改善した。さらに、このプロファイルから測定対象物内部の音速分布を予測するAIを設計している。このことによって従来の木柱内の音速異方性によって欠陥部の正しい位置を予測できていなかったFBPによる画像再構成や、MLEM法による像再生を使用せずに像再生を行うことができる。
本研究では、画像の学習によく使われる畳み込み層を用いた畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を使用した。ニューラルネットを利用するには多数の音波伝搬データが必要であり、弾性体内部の音響伝搬を高速に計算できるライブラリであるk-Wave Toolboxによるシミュレーションを行った。k-Wave Toolboxは音響波のgradientを空間周波数領域で計算することにより高速化が可能だが、TOFデータの推定値の誤差を少なくするためには、パラメータの調整が必要となることが明らかになった。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
当初音波伝搬シミュレーションには既存の有限要素法を用いた音波伝搬シミュレータを用いることを考えていたが、シミュレーション時間が長く、学習用のデータを1セットを作成するために半日から1日かかるため、1000セット以上の学習用データ用意することが難しいと判断し、音響伝搬を高速に計算できるライブラリであるk-Wave Toolboxによるシミュレーションに変更したため、プログラムのコーディングに時間を費やすことになった。
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| 今後の研究の推進方策 |
基本の研究の方針は変更がなく、シミュレータの変更だけにとどまっている。今年度には被検体の音速異方性を考慮に入れたニューラルネットを用いた音速CTシステムを作成することが出来ると考えている。
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