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J-GLOBAL ID：201702211135071399   整理番号：17A1391805

fMRIデータ解析のための強制されたスパース性を用いた正則化逐次辞書学習アルゴリズムのための基底展開アプローチ【Powered by NICT】

Basis Expansion Approaches for Regularized Sequential Dictionary Learning Algorithms With Enforced Sparsity for fMRI Data Analysis

著者 (2件)： Seghouane Abd-Krim (Department of Electrical and Electronic Engineering, The University of Melbourne, Melbourne, VIC, Australia) ,  Iqbal Asif (Department of Electrical and Electronic Engineering, The University of Melbourne, Melbourne, VIC, Australia)
資料名： IEEE Transactions on Medical Imaging  (IEEE Transactions on Medical Imaging)
巻： 36  号： 9  ページ： 1796-1807  発行年： 2017年 
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： 逐次辞書学習アルゴリズムは,機能的磁気共鳴画像法(fMRI)データ解析に適用することに成功した。fMRIデータセットは,しかし,カラム方向の時間的平滑性の概念と構造化データ行列。,学習された辞書原子の上のなめらかさの制約に変換することができ,この事前情報は殆どfMRIデータ解析に適用した場合,古典的辞書学習アルゴリズムに含まれている。本論文では,この事前情報を考慮してf MRIデータ解析のための二つの新しい逐次辞書学習アルゴリズムを提案することにより,この問題に取り組んでいる。これらのアルゴリズムは,それらの辞書更新段階で既存のものとは異なっていた。この段階のステップは,SVDを計算するための電力法の変形として導いた。時間的滑らかさは辞書更新段階で基底展開とスパース基底展開による正則化によって強化される提案したアルゴリズムが左正則化ランク1行列近似問題の解による正則化辞書原子を生成した。合成データ実験および実fMRIデータセット提案したアルゴリズムの性能を示すへの応用を提示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 平滑度 ,  電力 ,  *正則化 ,  *データ解析 ,  *透視図法 ,  *学習アルゴリズム ,  近似法 ,  *基底 ,  *アルゴリズム
準シソーラス用語： 事前知識 ,  構造化データ ,  *スパース性 ,  *機能的MRI , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (10件)： fMRI ,  データ解析 ,  強制 ,  スパース性 ,  正則化 ,  逐次 ,  辞書学習 ,  アルゴリズム ,  基底 ,  展開