CT撮影時には，照射X線量と得られる画質の間にトレードオフがあり，低線量CT画像を通常線量CT画像と同等以上の画質まで改善する技術が求められている．医科用CTでは，再構成前の投影画像における高画質化に深層学習を活用した研究が進む一方で，歯科用CTではあまり研究が行われていない．これに対して，本稿では，Swin-Unet を用いて歯科用CT投影画像を高画質化する手法を提案する．歯科用CT投影画像データセットを構築し，これを用いた性能評価実験を通して，提案手法の有効性を示す．