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J-GLOBAL ID：201002293236365352   整理番号：10A0713772

磁気共鳴分光法の定量化に対するスパース表現法

A Sparse Representation Method for Magnetic Resonance Spectroscopy Quantification

著者 (4件)： GUO Yu (Univ. Reims Champagne-Ardenne, Troyes, FRA) ,  RUAN Su (Univ. Reims Champagne-Ardenne, Troyes, FRA) ,  LANDRE Jerome (Univ. Reims Champagne-Ardenne, Troyes, FRA) ,  CONSTANS Jean-Marc (CHU de Caen, Caen, FRA)
資料名： IEEE Transactions on Biomedical Engineering  (IEEE Transactions on Biomedical Engineering)
巻： 57  号： 7  ページ： 1620-1627  発行年： 2010年07月 
JST資料番号： C0236A  ISSN： 0018-9294  CODEN： IEBEAX  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 磁気共鳴分光法の定量化に対するスパース表現(SR)法を開発した。基線と雑音から代謝スペクトルを分離するため,信号モデル,ピーク周波数および様々な共鳴の線幅のようなスペクトルに関する事前知識を統合した辞書を作成し,追跡法を用いて関心スペクトルを分離し,辞書に関するSRを見出した。基線問題を解決するため,ウェーブレットフィルタを考案し,観測スペクトルと辞書中の基底関数の平滑で広い成分を濾波し,残余データを用いてSRを計算した。ヒト脳腫瘍MRスペクトルを用いた実験を行い,基線と関心スペクトル間の重なり成分をうまく分離できた。

シソーラス用語： データ表現 ,  辞書 ,  追跡 ,  基準線 ,  *脳腫瘍 ,  ヒト ,  *信号推定 ,  スペクトル解析 ,  NMRイメージング ,  画像診断
準シソーラス用語： ウェーブレットフィルタ ,  スパース性 ,  フォローアップ ,  事前知識 ,  *磁気共鳴分光法 ,  信号モデル ,  信号分離 ,  定量化 ,  脳代謝

分類 (1件)： 神経の臨床医学一般  (GN01030H)

タイトルに関連する用語 (3件)： 磁気共鳴分光法 ,  定量化 ,  スパース表現