少数方向トモグラフィのためのニューラルネットワーク選点法の逆投影初期学習による安定化

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC1-8

グループ名: 【C】平成26年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2014/09/03

タイトル(英語): Stable Training of Neural Network Collocation Method for Few View Tomography by Initial Training with Back Projected Image

著者名: 寺西 大(広島工業大学)

著者名(英語): Masaru Teranishi(Hiroshima Institute of Technology)

キーワード: ニューラルネットワーク|トモグラフィ|不良設定逆問題|選点法|Neural Network|Tomography|Ill-posed inverse problem|Collocation method

要約(日本語): ニューラルネットワークの関数近似応用であるニューラルネットワーク選点法は、少数方向投影データからのトモグラフィ像再構成に有効であるが、プラズマ計測などの極端に制限された投影方向では、像再構成能力が著しく低下する。 本報告では、ニューラルネットワーク選点法に逆投影型の再構成像を初期学習することで、像再構成性能の改善をはかる。

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