抄録
MRI の撮像時間短縮を目的として，圧縮センシングによる画像再構成に深層学習を利用する方法が注目されている．特に，敵対的生成ネットワーク (GAN) を利用した手法は再構成性能が高いことが報告されている．本研究では，GAN にフレネル変換画像のアンサンブル学習を導入することにより再構成像の画質改善を図る．フレネル変換は回折の強さを調整可能であり，複数の画像セットを作成可能である．それゆえ，アンサンブル学習のために用意する複数のネットワークに対し別々の画像セットで学習を行うことができる．MR 画像単独で学習を行う従来法と比較を行った結果，従来法を上回る再構成性能を示すことが確認された．
