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          <dc:title>StarGAN v2を用いたMR画像からのCT画像生成</dc:title>
          <dc:title>CT Image Generation from MR Image Using StarGAN v2</dc:title>
          <dc:creator>竹本, 有紀</dc:creator>
          <dc:creator>岩本, 祐太郎</dc:creator>
          <dc:creator>埜中, 正博</dc:creator>
          <dc:creator>陳, 延偉</dc:creator>
          <dc:creator>徐, 剛</dc:creator>
          <dc:creator>Yuki, Takemoto</dc:creator>
          <dc:creator>Yutaro, Iwamoto</dc:creator>
          <dc:creator>Masahiro, Nonaka</dc:creator>
          <dc:creator>Yen-Wei, Chen</dc:creator>
          <dc:creator>Gang, Xu</dc:creator>
          <dc:description>CT 画像は正確な解剖学的構造情報を得られるため，病気診断において重要な役割を果たしている．しかし，CT 画像の撮影には X 線を使用するため，小児患者への使用を極力避けるべきである．これまで，画像変換技術を用いて，放射線を使用せずに撮影できる MR 画像から CT 画像を生成する技術が提案されている．ところが，小児患者の CT 画像はデータが少なく，画像変換の十分な学習は困難である．一般的な 1 対 1 の画像変換を学習するネットワークに大人と小児の画像を合わせて学習させると，小児特有の特徴を再現できない．そこで，多数対多数の画像変換が可能な StarGAN v2 を用いて MR 画像から CT 画像の生成を目指す．本稿では，一般的な画像変換ネットワークと比較し，StarGAN v2 の画像変換性能を評価する．</dc:description>
          <dc:description>technical report</dc:description>
          <dc:publisher>情報処理学会</dc:publisher>
          <dc:date>2024-12-02</dc:date>
          <dc:format>application/pdf</dc:format>
          <dc:identifier>研究報告数理モデル化と問題解決（MPS）</dc:identifier>
          <dc:identifier>16</dc:identifier>
          <dc:identifier>2024-MPS-151</dc:identifier>
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          <dc:identifier>2188-8833</dc:identifier>
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