handa_sarasa

研究背景、概要、目的

X線撮影においてブレのない画像を生成することは、正確な診断に不可欠である。しかし動物を長時間静止させることは困難であるため、一般的に保定や麻酔を用いて動きを抑制する。しかしこれらの方法にはストレスによるショック死、麻酔の副作用、保定時の負傷リスクなどの問題がある。
本研究では、人間のCT画像を対象とした深層学習によるブレ補正技術を動物のX線画像に応用し、低保定時に発生するX線画像のブレを補正することを目的とする。

参考文献

・「Rigid and non-rigid motion artifact reduction in X-ray CT using attention module」
https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1361841520302474?via%3Dihub
・「Native CTscans with manual organ segmentation」
https://figshare.com/articles/dataset/Native_CTscans_with_manual_organ_segmentation/7058615?backTo=%2Fcollections%2FA_preclinical_micro-computed_tomography_database_including_3D_whole_body_organ_segmentations%2F4224377&file=12981293