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J-GLOBAL ID：201602210380700159   整理番号：16A0565806

圧縮センシングとMRIに基づいた肺3Dモデル再構成法

A LUNG 3D MODEL RECONSTRUCTION METHOD BASED ON COMPRESSED SENSING AND MRI

著者 (4件)： XIAO Sa (Wuhan Inst. Physics and Mathematics, Chinese Acad. Sci., Wuhan, CHN) ,  XIAO Sa (Univ. Chinese Acad. Sci., Beijing, CHN) ,  LV Zhicheng (Wuhan Inst. Physics and Mathematics, Chinese Acad. Sci., Wuhan, CHN) ,  ZHOU Xin (Wuhan Inst. Physics and Mathematics, Chinese Acad. Sci., Wuhan, CHN)
資料名： IET Conference Publications  (IET Conference Publications)
巻： 680  ページ： 1-4  発行年： 2015年 
JST資料番号： B0665A  ISSN： 0537-9989  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 圧縮センシングは,新しい理論であり,圧縮性センシングあるいはスパースセンシングとして知られている。圧縮センシング理論では,非線形法を用いて,Nyquistサンプリング条件により通常必要とされるよりはるかに少ないデータから,画像を再構成できる。新しい肺3Dモデル再構成法を提示し,調べた。肺3D空間構造情報の圧縮性に基づいて,肺3Dモデルを,3個の直交面(横断面,冠状面および矢状面)の少ない走査層データから再構成した。シミュレーションとMRI実験により,提案した方法の実現可能性を検証した。性能推定のために,平均絶対誤差と平均二乗誤差を計算し,解析した。

シソーラス用語： *信号再生 ,  信号標本化 ,  *NMRイメージング ,  肺 ,  *モデル ,  再構成 ,  標本抽出 ,  *三次元モデル
準シソーラス用語： *3Dモデル ,  *MRI【イメージング】 ,  *圧縮センシング ,  非線形サンプリング

分類 (3件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  生体計測  (EL03020C) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (4件)： 圧縮センシング ,  MRI ,  肺 ,  3Dモデル