機械知覚&ロボティクスグループ
中部大学

Deep Learning Medical Imaging 学術論文(J)

Deep learningによるシングルショットOCT画像のノイズ除去

Author
坂下祐輔, 熊谷佳紀, 柴涼介, 竹野直樹, 山下隆義, 藤吉弘亘
Publication
視覚の科学, Vol. 2019年40巻, No. 4, pp. 104-110, 2019

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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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