数値シミュレーションの不確実性を効率的に評価する手法を提案する。
本稿では、SPECT/CT画像における吸収線量推定の精度向上のため、投影データのポアソンノイズに起因する不確実性を定量化する計算効率の高いアルゴリズムを提案し、検証する。
従来の質量マッピングにおける不確実性定量化手法は、データ分布の事前知識や特定のモデルに依存しているため、信頼性の高いエラーバーの取得が課題となっている。本論文では、分布フリーな較正手法であるCQRとRCPSを導入し、様々な質量マッピング手法に対して、データ分布に依存しない有限サンプルのカバレッジ保証を提供する。