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#68
summarized by : Takaya Yamazoe
どんな論文か？
CTは患者の体内を3Dで観察できる技術である。これは医療において重要な技術であるが、2DのX線と比べると、患者に大量の放射線を浴びせる、非常に高価などの欠点がある。本研究では、2つのアングルから撮影したX線画像から3DのCT画像を生成するGANの提案をする。生成された画像はCTと完全に置き換えられるものではないが、内臓のサイズを測ったりするのに使用できる。
新規性
GANを用いて2D画像から3D画像を生成することを試みる初めての研究である。
他の復元アルゴリズムと比較して、表面と内部構造を高い精度で復元できる。
結果
PSNRとSSIMの指標を用いて、2DCNNよりも高い精度を誇ることを示した。
現実のX線画像のデータに対しても実験した結果、対応するCT画像がないので数値的な評価はできないが、生成された画像のクオリティは高いと言える。
その他（なぜ通ったか？等）
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