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J-GLOBAL ID：201602285664733720   整理番号：16A1387022

脳MRデータのアトラスベースの再構成のための重み付き全変動アプローチ【Powered by NICT】

A weighted total variation approach for the atlas-based reconstruction of brain MR data

著者 (3件)： Zhang Mingli (E ́cole de technologie supe ́rieure (ETS) Software and IT Engineering, Montreal, Canada H3C 1K3) ,  Kumar Kuldeep (E ́cole de technologie supe ́rieure (ETS) Software and IT Engineering, Montreal, Canada H3C 1K3) ,  Desrosiers Christian (E ́cole de technologie supe ́rieure (ETS) Software and IT Engineering, Montreal, Canada H3C 1K3)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICIP  ページ： 4329-4333  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 圧縮センシングは,少数の試料を用いた高品質画像を再構成するための強力なアプローチである。本論文では,脳磁気共鳴イメージング(MRI)データの再構成に及ぼす空間的制約を課すために確率的アトラスを用いた新しい圧縮センシング法を提示した。重み付き全変動(TV)モデルは,脳における勾配の空間分布を特性化し,再構成過程でこの情報を組み込むことを提案した。ABIDEデータセットからT1強調MR画像上での実験を行い,低サンプリングレートと高いノイズレベルの標準均一TVモデルよりも優れている,最新の手法と同様に,提案した方法を示した。Copyright 2016 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 画像 ,  *再構成 ,  雑音指数 ,  空間分布 ,  NMRイメージング ,  キャラクタリゼーション ,  制約条件
準シソーラス用語： サンプリング速度 ,  *アトラス ,  高品質 ,  圧縮センシング ,  *総変動 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (5件)： 脳 ,  MRデータ ,  アトラス ,  再構成 ,  全変動