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J-GLOBAL ID:201702281294168268   整理番号:17A0369050

画像ブロックのカーブレット変換に基づく医用画像の圧縮センシング再構成アルゴリズムに関する研究【Powered by NICT】

Study on compressed sensing reconstruction algorithm of medical image based on curvelet transform of image block
著者 (4件):
資料名:
巻: 220  ページ: 191-198  発行年: 2017年 
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)
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伝統的MRI技術は遅いイメージング速度によるアーチファクトを容易に生成すると考えられ,したがって,MRIは低イメージング品質と長すぎる試料採取時間を持っている。ウェーブレット変換は最良近似を達成することはできないので,画像ブロック理論は圧縮センシング画像再構成に導入した。カーブレット変換の利点,を発現するエッジ詳細情報と曲線情報に適しているの組み合わせでは,カーブレット変換を利用して,画像ブロックのカーブレット変換に基づくMRI画像のMRI画像と提案された圧縮センシング再構成アルゴリズムのスパース表現を行うことである。信号対雑音比(SNR),相対L2ノルム誤差(RLNE)とマッチング度を評価指標として機能し,再構成画像の品質に及ぼす雑音のない画像,ノイズのある画像,異なるサンプリング周波数と異なる正則化パラメータの影響についての4群の実験を行った。結果は,画像再構成の間に,この論文で提案したアルゴリズムは三評価指標の観点からSIDCTとPBDCTよりも優れていることを示した。に加えて,このアルゴリズムはレジスト雑音に強い能力と画像詳細とエッジを保持に関する良好な結果を持っている。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】
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分類 (1件):
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図形・画像処理一般 
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