Medical Imaging Technology
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特集/医用画像処理におけるGenerative Adversarial Networksの利用
医用画像におけるGANを用いた超解像処理
戸澤 賢樹斉藤 篤清水 昭伸
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2019 年 37 巻 3 号 p. 143-146

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抄録

Generative Adversarial Networks(GAN)は,ノイズ除去,画像変換,超解像など幅広いタスクに応用され,品質の高い画像を復元できることで知られている.本稿では,医用画像処理におけるGANを用いた超解像処理について述べる.具体的には,高解像度(high resolution: HR)画像を生成するGeneratorと,生成されたHR画像か訓練データ内のHR画像かを識別するDiscriminatorの2つのネットワークから構成される.これらのネットワークを交互に訓練することによって,HR画像を生成するGeneratorを訓練する.GANを使うことによって,復元HR画像からボケが消え,視覚的に優れたHR画像が得られることを示す.

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© 2019 日本医用画像工学会
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