（様式 20）成果報告書

TSUBAME 共同利用 平成 30 年度 学術利用 成果報告書

利用課題名 機械学習を用いた逆問題解析の研究
英文：Analysis of inverse problem by using machine learning
利用課題責任者: 水澤 悟
First Name Surname: Satoru Mizusawa
所属: 電気通信大学
Affiliation: The University of Electro-Communications
URL: https://www.uec.ac.jp/
邦文抄録（300 字程度）
近年 X 線 CT(Computed Tomography)の再構成の方法として，X 線の投影密度を少なくできる逐次近似法が研究されてきた.逐次近似法には患者の負荷を低減でき,ノイズやアーティファクトを少なくできるといった特徴がある一方,再構成に時間がかかるという特徴があり,クリニカルユーズに耐えられるように,再構成時間を短くする研究がされてきた.
一方ディープラーニング技術の進展により,CNN を使った画像の高画質化の研究が盛んに行われており，ノイズリダクション,単一画像超解像,セグメンテーションなどで効果をあげている．ディープラーニングは，簡単に高精度なモデルが構築できるといった特徴がある一方，ラベル付きの学習用画像を多く用意しなくてはならない.
我々は Stacked U-Net というモデルを利用することで,医療用画像なしに,自然画像から復元用のモデルを学習した.この結果,アーティファクトとノイズが少ないモデルを作成できた.
英文抄録（100 words 程度）
Recently the, reconstruction of Computed Tomography by iterative methods were developed for reducing
patients dose level. The iterative methods characterized by low noise and low artifacts. But it takes muchreconstruction time.
On the other hand, the deep learning technique is achieved good results in the noise reduction, superresolution and segmentation domains of image processing. The deep learning can create high accuracy modeleasily. But it needs many labeled image for training.
We create reconstruction model by using natural images without medical images. As a result, we get low noise,and low artifact reconstruction time model.

Keywords: deep learning, reconstruction, inverse problem, computed tomography, U-Net
背景と目的

一方近年ディープラーニング技術の進展により,CNNX 線 Computed tomography(CT)の再構成は, 物体へを使った画像の高画質化の研究が盛んに行われておの様々な角度の x 線陽子の透過を検出器で捉えた"投り，ノイズリダクション，単一画像超解像，セグメンテー

影画像"を元に,物体の断面画像を復元する.

ションなどで効果をあげている．

X 線の再構成の方法としては FBP 法に代表される直再構成においてもディープラーニングを用いて画像を接法や,MLEM 法に代表される逐次近似法があるが,直復元する方法が研究されている.Jin らは CT 画像の再接法に比べて X 線の投影密度を少なくできる逐次近似構成に FBP 法と U-Net と残渣学習を組み合わせて適法が近年研究されてきた.逐次近似法には患者の負荷用し,FBP 法により生じたアーティファクトとノイズを低減を低減でき,ノイズやアーティファクトを少なくできるといし既存手法より優れた結果を出した.

った特徴がある一方,再構成に時間がかかるという特徴

ディープラーニングを用いたモデル学習では精度を確があり,クリニカルユーズに耐えられるように,再構成時保するために多数の学習用画像を用意する必要があ間を短くする研究がされてきた.

るが,医療用画像は患者のプライバシーの観点や病気

（様式 20）成果報告書の希少性により,多数の学習用画像を用意できないとい結果および考察った問題がある.

図 3 に今回の学習したモデルの出力結果を示す

Y ang らは MRI 画像の再構成に GAN を適用し,サンプル数が少ない状況でも復元ができることを示した.
我々は Stacked U-Net というモデルを利用することで,医療用画像なしに,自然画像から復元用のモデルを学習した.この結果,アーティファクトとノイズが少ないモデ

1.断⾯画像2.投影画像

ルを作成できた.
概要

3.再構成画像PSNR 30.1db
SSIM 0.90

図 3 学習済みモデルでの再構成結果

今回作成した Stacked U-Net の構造は図 1 に示す通再構成は断面画像[1][2]をもとに投影画像を作成し,そりである. 基本構造は U-Net と同じであるが,違う点をれを入力として学習済みモデルに入力し再構成画像を挙げると,閾値関数には eRelu を使用しており,max生成し評価を行った．断面画像を正解とした時の PSNR

pooling ではなく stride2 の 2x2 Convolution にしており,は 30.1db SSIM は 0.90 だった.

それを 6 段繋げている．(図 2).

まとめ，今後の課題作成したモデルは学習用の医療用画像なしに作成でき,512x512 の断面画像を復元ができる.
ただ,現状のモデルは FBP 法に U-Net を組み合わせたモデルと比べて PSNR が劣っており，精度向上が課題である．今後学習用画像の増加や,医療用画像を学習用画像に少し混ぜるなどを行い精度を上げていく必要がある．

図 1 提案 U-Net の構造

References.
[1] Albertina, B., Watson, M., Holback, C., Jarosz, R., Kirk,S., Lee, Y., … Lemmerman, J. (2016). Radiology Data
from The Cancer Genome Atlas Lung Adenocarcinoma[TCGA-LUAD] collection. The Cancer Imaging Archive.
http://doi.org/10.7937/K9/TCIA.2016.JGNIHEP5[2] Clark K, Vendt B, Smith K, Freymann J, Kirby J,

図 2 Stacked U-Net

Koppel P, Moore S, Phillips S, Maffitt D, Pringle M,

訓練データは Image Net から 28463 枚を training set

Tarbox L, Prior F. The Cancer Imaging Archive (TCIA):に 1537 枚を validation set に使用した. test set としてはMaintaining and Operating a Public Information[1][2]を使用した.それぞれのデータは 512x512 に線形

Repository, Journal of Digital Imaging, Volume 26,

補間で scale したのちに,円形に clopping し出力画像とし,

Number 6, December, 2013, pp 1045-1057. (paper)

出力画像を元に scipy の radon 関数を使用し投影画像を生成し入力画像とした.
学習環境としては Intel Xeon E5-2680 v4 2.4GHz×
2CPU 14 コア / 28 スレッド×2CPU Memory 256GiBGPU NVIDIA TESLA P100 for NVlink-Optimized
Servers ×4 を使用した. 学習時間は 4GPU 動作で 85時間だった.