| ■論文No. |
PI23085 |
| ■ページ数 |
2ページ |
■発行日
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2023/12/24 |
| ■タイトル |
深層学習によるライトフィールド画像の再構成に関する研究 |
| ■タイトル(英語) |
A Study on the Reconstruction of Light Field Images Using Deep Learning |
| ■著者名 |
一色 正晴(愛媛大学),木下 浩二(愛媛大学),齋藤 卓(愛媛大学) |
| ■著者名(英語) |
Masaharu Isshiki(Ehime University),Koji Kinoshita(Ehime University),Takashi Saitou(Ehime University) |
| ■価格 |
会員 ¥220 一般 ¥330 |
| ■書籍種類 |
研究会(論文単位) |
| ■グループ名 |
【C】電子・情報・システム部門 知覚情報研究会 |
| ■本誌 |
2023年12月27日-2023年12月28日知覚情報研究会
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| ■本誌掲載ページ |
17-18ページ |
| ■原稿種別 |
日本語 |
| ■電子版へのリンク |
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| ■キーワード |
ライトフィールド画像|深層学習|画像再構成|Light field images|Deep learning|image reconstruction |
| ■要約(日本語) |
本研究では、医療分野におけるライトフィールド（LF）顕微鏡の利用を背景に、空間と時間の解像度のトレードオフ問題を解決するため、深層学習による画像再構成技術の開発を行う。LF技術は、高精度な3D映像処理を可能にし、医療画像診断において詳細な観察を可能にする。本研究では、LF画像から３次元画像再構成を深層学習を用いて実現する方法を提案し、その効果と応用可能性を探る。 |
| ■要約(英語) |
This study develops a deep learning-based image reconstruction technique to resolve the trade-off between spatial and temporal resolution in medical Light Field (LF) microscopy. LF technology enables high-precision 3D image processing, facilitating detailed observations in medical imaging diagnostics. We propose a method to achieve 3D image reconstruction from LF images using deep learning, exploring its effectiveness and potential applications. |
| ■版 型 |
A4 |
| ■PDFファイルサイズ |
294Kバイト |
