文献

J-GLOBAL ID：201702273493000427   整理番号：17A0311083

低ランクおよび全変動正則化を介する低線量脳灌流コンピュータ断層撮影画像復元【Powered by NICT】

Low-dose cerebral perfusion computed tomography image restoration via low-rank and total variation regularizations

著者 (13件)： Niu Shanzhou (School of Mathematics and Computer Sciences, Gannan Normal University, Ganzhou 341000, China) ,  Niu Shanzhou (School of Biomedical Engineering, Southern Medical University, Guangzhou 510515, China) ,  Zhang Shanli (The First Affiliated Hospital of Guangzhou University of Traditional Chinese Medicine, Guangzhou 510405, China) ,  Huang Jing (School of Biomedical Engineering, Southern Medical University, Guangzhou 510515, China) ,  Huang Jing (Guangdong Provincial Key Laboratory of Medical Image Processing, Southern Medical University, Guangzhou, Guangdong 510515, China) ,  Bian Zhaoying (School of Biomedical Engineering, Southern Medical University, Guangzhou 510515, China) ,  Bian Zhaoying (Guangdong Provincial Key Laboratory of Medical Image Processing, Southern Medical University, Guangzhou, Guangdong 510515, China) ,  Chen Wufan (School of Biomedical Engineering, Southern Medical University, Guangzhou 510515, China) ,  Chen Wufan (Guangdong Provincial Key Laboratory of Medical Image Processing, Southern Medical University, Guangzhou, Guangdong 510515, China) ,  Yu Gaohang (School of Mathematics and Computer Sciences, Gannan Normal University, Ganzhou 341000, China) ,  Liang Zhengrong (Department of Radiology, State University of New York, Stony Brook, NY 11794, USA) ,  Ma Jianhua (School of Biomedical Engineering, Southern Medical University, Guangzhou 510515, China) ,  Ma Jianhua (Guangdong Provincial Key Laboratory of Medical Image Processing, Southern Medical University, Guangzhou, Guangdong 510515, China)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 197  ページ： 143-160  発行年： 2016年07月12日 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 脳潅流X線計算機トモグラフィー(PCT)は脳血管疾患を評価するための重要な機能的画像診断法であり,過去数十年にわたり臨床に広く用いられている。しかし,反復動的逐次走査によるPCTイメージングのプロトコルのために,従来のCT検査で使用されているものと比較して連想放射線量は増加した。PCT検査における放射線被曝の最小化CT分野における主要な課題である。本論文では,強化逐次PCT画像間の豊富な類似性冗長性情報を考慮した,逐次PCT画像の低ランクおよびスパース行列特性を組み込むことにより,低用量PCT画像復元モデルを提案した。特に,逐次PCT画像は最初のマトリックス(すなわち,低ランク行列)に積層し,非凸スペクトルノルム/正則化と時空間全変動ノルム/正則化を逐次PCT画像の低ランクおよびスパース性を記述するために低ランクマトリックス上に構築した。続いて,合理的な収束速度をもつ連想目的関数を最小化するために採用した改良された分割Bregman法。定性的および定量的両方の研究はこの方法を評価するためのディジタルファントムと臨床脳PCTデータセットを用いて行った。実験結果により,提案手法では,雑音低減と普遍的品質指数の点で既存の方法に比べていくつかの顕著な利点を持つ画像を達成できることを示した。より重要なことに,本方法は,より正確な動力学増強された詳細と診断血液動態パラメータマップを生成することができる。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： スパース行列 ,  *画像 ,  *正則化 ,  雑音低減 ,  プロトコル ,  *画像復元 ,  類似性 ,  凸形 ,  目的関数 ,  冗長性 ,  ノルム ,  放射線被曝 ,  X線CT
準シソーラス用語： スパース性 ,  *総変動 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 脳灌流CT ,  低用量 ,  低ランク ,  全変動 ,  正則化

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (7件)： 全変動 ,  正則化 ,  低線量 ,  脳 ,  灌流 ,  コンピュータ断層撮影 ,  画像復元