{"created":"2023-05-15T14:56:14.229646+00:00","id":76379,"links":{},"metadata":{"_buckets":{"deposit":"a4f80545-bad4-47a5-b126-017be6eb2d7e"},"_deposit":{"created_by":1,"id":"76379","owners":[1],"pid":{"revision_id":0,"type":"depid","value":"76379"},"status":"published"},"_oai":{"id":"oai:repo.qst.go.jp:00076379","sets":["10:28"]},"author_link":["775779","775781","775786","775780","775784","775782","775783","775785"],"item_10005_date_7":{"attribute_name":"発表年月日","attribute_value_mlt":[{"subitem_date_issued_datetime":"2019-07-25","subitem_date_issued_type":"Issued"}]},"item_10005_description_5":{"attribute_name":"抄録","attribute_value_mlt":[{"subitem_description":"高齢化社会の進展により、認知症患者の増加が大きな問題となっているが、陽電子放出型断層像撮像装置（PET）はアルツハイマー型認知症の原因物質である特定のタンパク質の蓄積状況を画像として測定することが可能であることから、認知症の早期発見を目的とした検診での利用への期待が高まっている。しかし、現在開発を進めている頭部専用PETは、コンパクトな筐体を目指したPET専用機であり、吸収補正を行うための機構がないため、良好な画質のPET画像を得るためには、別途撮影したCTやMRIなどを位置合わせして補正用のデータを生成する必要がある。これに対して、本研究では、頭部専用PETの測定のみから診断に十分な画質を得るために、PET画像再構成に必要となる吸収補正画像を同時推定する手法と深層学習を利用した画像補正手法を組み合わせた再構成手法を提案し、計算機シミュレーションにより、その有効性を示した。","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":"第38回日本医用画像工学会大会","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":"呉, 博文"}],"nameIdentifiers":[{"nameIdentifier":"775779","nameIdentifierScheme":"WEKO"}]},{"creatorNames":[{"creatorName":"田島, 英朗"}],"nameIdentifiers":[{"nameIdentifier":"775780","nameIdentifierScheme":"WEKO"}]},{"creatorNames":[{"creatorName":"山谷, 泰賀"}],"nameIdentifiers":[{"nameIdentifier":"775781","nameIdentifierScheme":"WEKO"}]},{"creatorNames":[{"creatorName":"小尾, 高史"}],"nameIdentifiers":[{"nameIdentifier":"775782","nameIdentifierScheme":"WEKO"}]},{"creatorNames":[{"creatorName":"Wu, Bowen","creatorNameLang":"en"}],"nameIdentifiers":[{"nameIdentifier":"775783","nameIdentifierScheme":"WEKO"}]},{"creatorNames":[{"creatorName":"Tashima, Hideaki","creatorNameLang":"en"}],"nameIdentifiers":[{"nameIdentifier":"775784","nameIdentifierScheme":"WEKO"}]},{"creatorNames":[{"creatorName":"Yamaya, Taiga","creatorNameLang":"en"}],"nameIdentifiers":[{"nameIdentifier":"775785","nameIdentifierScheme":"WEKO"}]},{"creatorNames":[{"creatorName":"Obi, Takashi","creatorNameLang":"en"}],"nameIdentifiers":[{"nameIdentifier":"775786","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":"頭部専用PETにおける放射能・減弱補正係数同時推定法の深層学習を用いた精度向上手法の検討","item_titles":{"attribute_name":"タイトル","attribute_value_mlt":[{"subitem_title":"頭部専用PETにおける放射能・減弱補正係数同時推定法の深層学習を用いた精度向上手法の検討"}]},"item_type_id":"10005","owner":"1","path":["28"],"pubdate":{"attribute_name":"公開日","attribute_value":"2019-07-17"},"publish_date":"2019-07-17","publish_status":"0","recid":"76379","relation_version_is_last":true,"title":["頭部専用PETにおける放射能・減弱補正係数同時推定法の深層学習を用いた精度向上手法の検討"],"weko_creator_id":"1","weko_shared_id":-1},"updated":"2023-05-16T00:22:08.105387+00:00"}