特集 症候別画像診断プロトコル
技術的解説 ノイズ除去についての最新知見
玉田 大輝
1
,
川村 元秀
,
本杉 宇太郎
1山梨大学 医学部先端医用画像学講座
キーワード:
コンピュータ画像処理
,
MRI
,
ディープラーニング
Keyword:
Deep Learning
,
Image Processing, Computer-Assisted
,
Magnetic Resonance Imaging
pp.200-203
発行日 2019年4月1日
Published Date 2019/4/1
DOI https://doi.org/10.18885/J01843.2019184060
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MRIでは,撮像した画像の画質を向上させる ために,さまざまなフィルタが用いられている。 この理由として,MRIは,熱雑音以外にもハー ドウェアの不完全性や外部的な要因の影響を受 けやすい点を挙げることができる。MRIで用い られる画像フィルタには, 大きく分けて, k‒space法と画像ドメイン法,深層学習法の3種 類の手法を挙げることができる。臨床用MRIの ほとんどのケースで,撮像後に前者2つの手法 のうち,いずれか一方または両方のフィルタリ ングが適用される。
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