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ラディアルスキャンで得られた計測データを用いて様々な時間遅れに相当するシミュレーションを行うことで、位置補正に必要なデータを生成し、ゼロ次項に関する補正を行った結果、画像のアーチファクトが減少することを確認し、国際学会にて報告した。
深層学習に関しては、入力直後に学習済みのVGG19を接続し、後段に多段のUpSampling層を接続した。VGG19に相当する入力層から第23層までを学習させないように設定した上で、間引き収集されたMRI画像を入力画像、間引き収集しないMRI画像を出力画像として、5000枚の膝MRI画像を用いて学習を行った結果、良好な画像を復元することが可能となった。
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