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
2019 年 37 巻 3 号 p. 143-146
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2019 年 37 巻 3 号 p. 143-146
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．
