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R018_IEICE19	pdf	466 KB	72

論文情報

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アイテムタイプ	会議発表論文
タイトル	ニューラルネットを用いたECTにおける2核種画像の分離
その他のタイトル	Separation of Dual-radionuclide SPECT Images by Using an Arificial Neural Network
著者	著者名 松永, 亜貴夫
	e-Rad 研究者番号 00158817 著者名 尾川, 浩一
	著者名 Matsunaga, Akio
	著者名 OGAWA, Koichi
言語	jpn
ISSN	09135685
出版者	電子情報通信学会
雑誌名	電子情報通信学会技術研究報告. MI, 医用画像
	電子情報通信学会技術研究報告. MI, 医用画像
号	342
開始ページ	25
終了ページ	30
発行年	1999-09-29
著者版フラグ	Version of Record
キーワード	SPECT
	ニューラルネットワーク
	モンテカルロシミュレーション
	散乱補正
抄録	エミッションCTの2核種同時データ収集において困難となっている散乱線推定を3階層型ニューラルネットを用いる事によって実現した.教師データをそれぞれの核種のプライマリ光子数と設定ウィンドウ内の全光子数の比率として学習させ,ニューラルネットの重みや閾値を決定した.この二ューラルネットによって得られた出力にそれぞれの核種の全光子数を乗じてプライマリ光子数を求めた.シミュレーション結果より2核種同時データ収集におけるニューラルネットワークを用いた正確な散乱線推定が可能であることが明らかになった.
	In dual-radionuclide Emission CT, it is hard to eliminate scatterd photons from acquired data. This paper discribes scatter correction method with a three layered Artificial Neural Network (ANN). The learning data consisted of ratios of ratios of primary photons to the total count acquired in a predifined energy windows for each radionuclide. The results of simulation showed the effectiveness of the proposed method.
会議記述	会議名：電子情報通信学会1999年医用画像研究会 (MI) , 1999
権利	Copyright (C) 1999, IEICE
	本文データは学協会の許諾に基づきCiNiiから複製したものである
資源タイプ	Article
書誌レコードID	AA11370335
インデックス	資料タイプ別 ＞ 学術雑誌論文 ＞ 自然科学
	301 学術雑誌論文 ＞ 自然科学

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