研究や臨床において高解像度の医療用画像の需要は高まっており、深層学習を含め様々な超解像技術が用いられている。しかし、深層学習を用いた二次元画像の超解像に対して三次元の超解像に関する報告は少ない。本論文では深層学習を用いた医療用血管三次元画像の高解像度化を目的とする。二次元状にスライスした血管画像に複数のGANを使用しながら三次元に復元し、高解像度化する。さらに波長の異なる二つの光超音波血管画像を入力とすることで、さらなる精度向上を達成した。