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논문 기본 정보

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학술대회자료
저자정보
Yuta Sadamatsu (Kyushu Institute of Technology) Seiichi Murakami (Junshin Gakuen University) Guangxu Li (Tiangong University) Tohru Kamiya (Kyushu Institute of Technology)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 ICCAS 2022
발행연도
2022.11
수록면
546 - 549 (4page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2023

An Denoising Method Low-Dose CT Image Using Image Restoration Convolutional Neural Network
Yuta Sadamatsu ,  Seiichi Mu ,  akami 외 3명 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 2023.10 학술대회자료

2022

Denoising on Low-Dose CT Image Using Deep CNN
Yuta Sadamatsu ,  Seiichi Mu ,  akami 외 3명 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 2022.11 학술대회자료

초록· 키워드

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Computed Tomography (CT) scans are widely used in Japan, and they contribute to public health. On the other hand, there is also a risk of radiation exposure. To solve this problem, attempts are being made to reduce the radiation dose during imaging. However, reducing the radiation dose causes noise and degrades image quality. In this paper, we propose an image analysis method that efficiently removes noise by changing the activation function of Deep Convolutional Neural Network (Deep CNN). Experimental tests using full-body slice CT images of pigs and phantom CT images of lungs with Poisson noise show that the proposed method is helpful by comparing them with normal-dose CT images and evaluating image quality using peak signal-to-noise ratio (PSNR).
#Low-dose CT Image #Convolutional Neural Network #Deep CNN #Mish Activation

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. Methods
3. Experiments and results
4. Conclusions
REFERENCES

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