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J-GLOBAL ID：201702286232696700   整理番号：17A0463163

局所回帰とモダリティ間事前知識を用いる3D MRIの単一画像超解像

Single Image Super Resolution of 3D MRI Using Local Regression and Intermodality Priors

著者 (3件)： HU Jing (Chengdu Univ. Information Technol., CHN) ,  WU Xi (Chengdu Univ. Information Technol., CHN) ,  ZHOU Jiliu (Chengdu Univ. Information Technol., CHN)
資料名： Proceedings of SPIE  (Proceedings of SPIE)
巻： 10033  号： Pt.2  ページ： 100334C.1-100334C.6  発行年： 2016年 
JST資料番号： D0943A  ISSN： 0277-786X  CODEN： PSISDG  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： 学習及び自動学習超解像手法の長所を継ぎ目無しに用いる統合超解像法を提案した。低分解能空間内のパッチを高分解能空間に写像するため,自己学習によって非線形写像関数のロバスト性二次近似を推定し,更に,解剖学的類似性と高画質は医用イメージングで容易に得られることを考慮し,高分解能画像の構造情報を用いて写像関数の推定を誘導し,事前知識を用いて推定結果を細密化した。従来手法に比べ,高信頼性に再構成でき,微細構造を保存できる。超解像脳MRI画像を示した。

シソーラス用語： 局所性 ,  回帰分析 ,  集中管理 ,  知識 ,  機械学習 ,  *超解像 ,  *画像再構成 ,  写像 ,  信頼性 ,  微細構造 ,  自己相似性 ,  *NMRイメージング ,  *医用画像 ,  脳診断
準シソーラス用語： 3D-MRI ,  マルチモダリティ ,  高信頼性 ,  事前知識 ,  脳MRI

分類 (1件)： 医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (5件)： モダリティ ,  事前知識 ,  3D ,  MRI ,  超解像