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J-GLOBAL ID：201502210736071316   整理番号：15A0383933

オーダーされたサブセットによる線形増強ラグランジュ法を用いた高速X線CT画像再構成

Fast X-Ray CT Image Reconstruction Using a Linearized Augmented Lagrangian Method With Ordered Subsets

著者 (2件)： NIEN Hung (Univ. Michigan, MI, USA) ,  FESSLER Jeffrey A. (Univ. Michigan, MI, USA)
資料名： IEEE Transactions on Medical Imaging  (IEEE Transactions on Medical Imaging)
巻： 34  号： 2  ページ： 388-399  発行年： 2015年02月 
JST資料番号： H0895A  ISSN： 0278-0062  CODEN： ITMID4  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： 増強ラグランジュ(AL)法およびオーダーされたサブセット(OS)は,それぞれ,分解,近似を用いた最適化アルゴリズムを加速するための2つの強力な技術である。本論文では,AL法の線形化された変形を考慮して,これらの2つの手法を組み合わせ,正則(加重)の最小二乗問題を解決するために,高速OS-加速可能分割ベースアルゴリズム,OS-線形AL法(LALM)を提案した。また,パラメータの選択を簡素化する二次減衰システムに基づく新規な決定論の下方への継続的なアプローチを提案した。唯一のサブセットの数Mを選択する必要があり,筆者らは,サンプリングの考慮事項に基づいて,そのための発見的方法を提供した。我々は,エックス線コンピュータ断層撮影法(CT)像再構成問題にそして異なった幾何学的パターンで本当のCTスキャンを使っている若干の最新技術のOS方法と比較してOS-LALMを適用した。実験的な結果はOS-LALMが速い収束率と優れた勾配エラー耐性を示すことを示した。

シソーラス用語： *X線CT ,  *画像再構成 ,  発見的方法 ,  アルゴリズム ,  加速 ,  改変 ,  正則化 ,  最小二乗法 ,  *部分集合 ,  *ラグランジアン
準シソーラス用語： *サブセット ,  ヒューリスティクス ,  ラグランジュ関数 ,  最適化アルゴリズム ,  線形化

分類 (1件)： 医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (7件)： オーダー ,  サブセット ,  線形 ,  増強 ,  ラグランジュ法 ,  X線CT画像 ,  再構成