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学習型モデル低次元化に基づく医用画像再構成システム

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研究課題番号 KAKENHI-PROJECT-24K14979
研究種目 基盤研究(C)
研究分野
研究機関 香川大学
代表研究者 丹治 裕一
研究期間 開始年月日 2024/4/1
研究期間 終了年度 2026
研究ステータス 交付 (2024/4/1)
配分額(合計) 4,680,000 (直接経費 :3,600,000、間接経費 :1,080,000)
配分額(履歴) 2026年度:910,000 (直接経費 :700,000、間接経費 :210,000)
2025年度:910,000 (直接経費 :700,000、間接経費 :210,000)
2024年度:2,860,000 (直接経費 :2,200,000、間接経費 :660,000)
キーワード 機械学習
モデル低次元化
凸最適化
スパースモデリング

研究成果

[雑誌論文] 連続時間断層画像システムにおける前処理行列の効果

丹治裕一、藤本憲市 2024

[雑誌論文] Learning-based nonlinear model order reduction for image reconstruction

Tanji Yuichi、Suehiro Takashi、Fujimoto Ken'ichi 2024

[雑誌論文] 前処理行列を用いたFISTAによる画像再構成

日置翔登、丹治裕一 2024

[学会発表] 連続時間断層画像システムにおける前処理行列の効果

丹治裕一 2024

[雑誌論文] 正則化ML-EM法による画像再構成における平滑化パラメータの選択

大山知起、藤本憲市、丹治裕一 2024