研究概要 |
医療などで用いられる断層画像は,複数方向からの投影を行ない,得られたデータから元の空間での信号強度を推定することによって得られる物体断面画像であり,現在では物体の内部断面を画像として得るために良く用いられる.CT画像の例としてはX線透過信号を用いたX線CT画像や,体内に注入された放射性同位体を放射線源としてその濃度分布を推定するPET(Positron Emission Tomography)画像などが挙げられる.本年度は実際に測定されたCT画像を再標本化し,実際の断層画像を想定した実験を行った.基本的なアルゴリズムは前年度までに開発したBayes推定による再構成で,ハイパーパラメータ推定を含めた形で再構成アルゴリズムを作動させ,修復性能を確認した.画像観測には,ガウスノイズを重畳するような系と,ボアソンノイズが付与されるような系について観測シミュレーションを行ない,得られた観測データに対して,2次元のガウスマルコフ確率場を事前分布とするような系の下で再構成実験を行った.結果としてはガウスノイズが重畳されるような系を用いた場合にも,ボアソンノイズが付与されるような系のいずれにおいても,画質向上が確認された.さらに最終年度の予備実験として3次元のガウスマルコフ確率場を事前分布とするような修復系についての定式化を行い,3次元ファントム画像を用いた再構成に関して数値シミュレーションを行い,2次元の事前分布からの修復性能の向上を確認した.
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今後の研究の推進方策 |
来年度の計画としては3次元の事前分布を用いて,CT画像をシミュレートした観測データに対して実験を行い,再構成の能力に関する性能評価を行う予定である.観測系にはガウスノイズを用いた系,ポアソンノイズを用いた系を用いて,3次元空間での再構成を行う予定である.画像再構成の手法としてはベイズ推定に基づいた手法を適用し,事前分布と観測のバランスを決めるハイパーパラメータまでを推定するような形式で実験を行う予定である.また時間的余力があれば,実画像を用いた系に対して実験を行い,その能力を評価する.
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