脳CT灌流画像解析に関する研究成果が，Radiological Physics and Techonology誌に掲載されました．

脳CT灌流画像解析に関する研究成果が，Radiological Physics and Techonology誌に掲載されました．本論文では，画像データの時間軸方向のトランケーションを補正する方法として，3D U-Netを用いて撮影終盤の画像フレームを予測する手法を提案しています。また，画像フレームを予測する際に，1画像ずつ再帰的に予測するよりも，複数の画像フレームを同時に予測する方が精度が良好であることを示しました．

Ichikawa S, Ozaki M, Itadani H, Sugimori H, Kondo Y. Deep learning-based correction for time truncation in cerebral computed tomography perfusion. Radiol Phys Technol. 2024;17(3):666-678.

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