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J-GLOBAL ID：201702218550957131   整理番号：17A1919022

全変動とフレーム平衡正則化による圧縮センシングMRI【Powered by NICT】

Compressed sensing MRI with total variation and frame balanced regularization

著者 (5件)： Xie Shoulie (Neuro & Biomedical Technology, Department Institute for Infocomm Research, Singapore) ,  Huang Weimin (Neuro & Biomedical Technology, Department Institute for Infocomm Research, Singapore) ,  Lu Zhongkang (Neuro & Biomedical Technology, Department Institute for Infocomm Research, Singapore) ,  Huang Su (Neuro & Biomedical Technology, Department Institute for Infocomm Research, Singapore) ,  Guan Cuntai (School of Computer Science and Engineering, Nanyang Technological University, Singapore)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICSIP  ページ： 193-197  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  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： 本論文では,圧縮センシング磁気共鳴イメージング(CS MRI)におけるフレームベース画像再構成のための新しいスパース正則化モデルを提示した。提案正則化は全変動(TV)ノルムとフレーム平衡ペナルティ,TVバランスの取れたアプローチと呼ばれるを含んでいる。フレームベースl_1正則化画像再構成には,三つの定式化:解析,合成系と収支ベースのアプローチである。直交変換において等価であるが,それらは冗長フレームで異なっていた。特に平衡の方法はスパース表現ベクトルと分析係数ベクトル間の距離にペナルティを用いて再構成画像のスパース性と平滑性をバランスさせることができる。一方,MR画像は,一般的にいくつかのブロック構造を有し,全変動は画像エッジを保存するためにしばしば使用される。TVとバランスモデルを組み合わせることにより,提案したTV平衡正則化は,アンダーサンプリングΛ空間測定,乗算器(ADMM)法の可変分裂と交互方向法を利用することにより数値的に解かれるから再構成した画像品質を改善することができる。提案した方法の効率は,合成ファントムと実際のヒトおよびラット脳MR画像上で評価した。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： NMRイメージング ,  再構成 ,  画像 ,  ペナルティ ,  画質 ,  ベクトル ,  透視図法 ,  *正則化 ,  画像再構成 ,  ノルム ,  定式化
準シソーラス用語： スパース性 ,  スパース表現 ,  *圧縮センシング ,  *総変動 , 【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 (5件)： 全変動 ,  平衡 ,  正則化 ,  圧縮センシング ,  MRI