{"created":"2023-05-15T14:47:09.642526+00:00","id":64673,"links":{},"metadata":{"_buckets":{"deposit":"0ee395f9-1486-4f79-9ac5-912e1ff5ebd4"},"_deposit":{"created_by":1,"id":"64673","owners":[1],"pid":{"revision_id":0,"type":"depid","value":"64673"},"status":"published"},"_oai":{"id":"oai:repo.qst.go.jp:00064673","sets":["10:29"]},"author_link":["637362","637361","637360"],"item_10005_date_7":{"attribute_name":"発表年月日","attribute_value_mlt":[{"subitem_date_issued_datetime":"2012-07-20","subitem_date_issued_type":"Issued"}]},"item_10005_description_5":{"attribute_name":"抄録","attribute_value_mlt":[{"subitem_description":"本稿では脳PET画像を用いた動態解析のためのベイズ推定に基づく組織時間放射能曲線(tTAC)の雑音除去法を提案する.この手法においては雑音を含むtTACが与えられた時，雑音が除去されたtTACの事後分布確率を得ることができる. tTACの雑音除去を行う際に動脈採血を必要としない手法が望まれている.そこで，過去の動脈採血により得られた動脈血築中の放射能曲線(pTAC)の計測データベースを活用し， pTACの事前分布を導入する.薬剤の移動を表現するコンパートメントモデルとpTACを利用すればノイズを含まないtTACを人工的に生成することができ，それをtTACの事前分布とし活用し， tTACの事後分布を計算する.また，雑音除去の精度を向上させるために， ROI情報を利用する.本手法に基づくシミュレーション実験の結果， ROI情報を用いることで雑音除去されたtTACの残差二乗誤差は58%に減少した.以上より，提案法の妥当性が示唆された.","subitem_description_type":"Abstract"}]},"item_10005_description_6":{"attribute_name":"会議概要（会議名, 開催地, 会期, 主催者等）","attribute_value_mlt":[{"subitem_description":"医用画像研究会","subitem_description_type":"Other"}]},"item_access_right":{"attribute_name":"アクセス権","attribute_value_mlt":[{"subitem_access_right":"metadata only access","subitem_access_right_uri":"http://purl.org/coar/access_right/c_14cb"}]},"item_creator":{"attribute_name":"著者","attribute_type":"creator","attribute_value_mlt":[{"creatorNames":[{"creatorName":"木村, 裕一"}],"nameIdentifiers":[{"nameIdentifier":"637360","nameIdentifierScheme":"WEKO"}]},{"creatorNames":[{"creatorName":"その他"}],"nameIdentifiers":[{"nameIdentifier":"637361","nameIdentifierScheme":"WEKO"}]},{"creatorNames":[{"creatorName":"木村 裕一","creatorNameLang":"en"}],"nameIdentifiers":[{"nameIdentifier":"637362","nameIdentifierScheme":"WEKO"}]}]},"item_language":{"attribute_name":"言語","attribute_value_mlt":[{"subitem_language":"jpn"}]},"item_resource_type":{"attribute_name":"資源タイプ","attribute_value_mlt":[{"resourcetype":"conference object","resourceuri":"http://purl.org/coar/resource_type/c_c94f"}]},"item_title":"ROI情報を活用するベイズ推定による動脈採血不要なPET画像動態データの雑音除去","item_titles":{"attribute_name":"タイトル","attribute_value_mlt":[{"subitem_title":"ROI情報を活用するベイズ推定による動脈採血不要なPET画像動態データの雑音除去"}]},"item_type_id":"10005","owner":"1","path":["29"],"pubdate":{"attribute_name":"公開日","attribute_value":"2012-07-23"},"publish_date":"2012-07-23","publish_status":"0","recid":"64673","relation_version_is_last":true,"title":["ROI情報を活用するベイズ推定による動脈採血不要なPET画像動態データの雑音除去"],"weko_creator_id":"1","weko_shared_id":-1},"updated":"2023-05-15T21:08:56.608563+00:00"}