逆投影像の直接学習を用いたニューラルネットワーク選点法による少数方向トモグラフィ像再構成の安定化

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC3-8

グループ名: 【C】平成27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: 2015/08/27

タイトル(英語): Stable Image Reconstruction of Neural Network Collocation Method for Few View Tomography by using Direct 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: トモグラフィ|ニューラルネットワーク|不良設定逆問題|選点法|Tomography|Neural Network|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おける学習の初期段階にて、逆投影型の再構成像を直接学習することで、像再構成性能の改善をはかる。

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