レーザースペックル法における血流評価量解析のためのニューラルネットワークの応用

抄録

レーザースペックル法では、血流画像や拍動を測定することができる。先行研究では血流評価量MBRを使用して血流画像の生成を行っていたが、血流画像にはスペックルを要因とする粒構造と呼ばれるノイズが生じることが分かっている。粒構造を低減させる方法として血流評価量の最適化が考えられるため、本研究では血流評価量MBRに代わるニューラルネットワークを用いた血流評価量の作成について検討を行った。ネットワークへの入力はMBR解析に用いたスペックル光強度値、教師データは従来の手法から得られた解析データを使用して学習を行っている。その後、学習したネットワークを使用し、血流画像や拍動の解析ができることを確認した。