| 研究課題/領域番号 |
20K20232
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| 研究機関 | 国立天文台 |
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研究代表者 |
村田 一心 国立天文台, ハワイ観測所, 特任研究員 (90770040)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2022-03-31
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| キーワード | スペクトルCT / 画質改善 / 媒質分離 / スペクトルの歪み / アーチファクト |
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| 研究実績の概要 |
本研究では、次世代のX線CTとして注目されているスペクトルCTにおける最大の課題であるスペクトル歪みに関する研究を推進している. 今年度は特にスペクトルを正しく測定できない時に発生しがちなリングアーチファクトの除去手法を開発した. 近年注目されている圧縮センシングという技術を応用することで、従来の手法よりもはるかに高い精度でアーチファクトを除去することに成功し、高い画質が得られるようになった. 本手法は査読付き論文として発表した.
さらに、スペクトルが歪んでしまっている時、スペクトルCTの最大の利点である「媒質分離」の精度がどれほど悪化するのか、その時の簡単な補正方法を開発し、国際会議で発表した. スペクトルCTを用いて媒質分離を行うことで、複数の造影剤を同時に使うことができたり、従来のCTでは不可能であった幅広い応用が期待されている. ところが、本研究によりスペクトルの歪みが数%でもあると媒質分離には致命的な悪影響を及ぼすことがわかった. そのため、スペクトルの歪み補正方法の開発が必須であることが改めてわかった. ここでは理想的な条件では最小二乗法を元に簡易的に歪みを補正可能であることを示した.
加えて、その媒質分離を機械学習により瞬時に行う手法も考案し、別の国際会議で発表した. 媒質分離はノイズの影響によって精度が悪化しやすいが、機械学習を用いることで高精度かつ高速で媒質分離を行うことができることを示した.
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
スペクトルの歪みによって発生するアーチファクトを除去する新手法を開発して論文発表できたことに加え、歪みによる媒質分離の精度検証、その簡易的な補正方法、および媒質分離そのものを瞬時に行う手法開発ができているため.
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| 今後の研究の推進方策 |
本研究の目的である、スペクトル歪みのそのものを精度良く補正する手法を開発する. これまでに培った圧縮センシングの手法を応用するだけでなく、機械学習を用いた方法も新たに検討する. 手法開発は主にシミュレーションベースで行うが、可能な限り現実に即した状況での補正精度を検証する.
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| 次年度使用額が生じた理由 |
新型コロナウィルスの影響により、国際会議がオンライン開催となったため. 今年度は元々の計画よりも多くの研究会や国際会議に参加し、海外の研究者と活発な議論を行う.
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