視覚の科学
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原著
Deep learningによるシングルショットOCT画像のノイズ除去
坂下 祐輔熊谷 佳紀柴 涼介竹野 直樹山下 隆義藤吉 弘亘
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2019 年 40 巻 4 号 p. 104-110

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抄録

光干渉断層計(OCT)の発展に伴い,眼底OCT画像の撮影範囲や画質が向上している。しかし,眼底OCT画像はスペックルノイズ等のノイズが含まれるため,加算平均処理によって画質を向上させている。加算平均処理は,同一部位を複数回スキャンし,得られた複数の画像を加算することでノイズを低減する手法であるが,加算枚数を増やすとそれに比例して撮影時間が増加し,被検者への負担がかかる。本稿では,シングルショットのOCT画像から120枚加算平均相当の画像を取得することを目的とし,Deep learningによるシングルショットOCT画像のノイズ除去を提案する。また,客観的評価および主観的評価により,提案手法の有効性を示す。

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© 2019 日本眼光学学会
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