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J-GLOBAL ID：201702220520022596   整理番号：17A1567849

構造化低ランク行列完備化を用いた減衰指数の回収【Powered by NICT】

Recovery of Damped Exponentials Using Structured Low Rank Matrix Completion

著者 (3件)： Balachandrasekaran Arvind (Department of Electrical and Computer Engineering, The University of Iowa, Iowa City, IA, USA) ,  Magnotta Vincent (Department of Radiology, The University of Iowa, Iowa City, IA, USA) ,  Jacob Mathews (Department of Electrical and Computer Engineering, The University of Iowa, Iowa City, IA, USA)
資料名： IEEE Transactions on Medical Imaging  (IEEE Transactions on Medical Imaging)
巻： 36  号： 10  ページ： 2087-2098  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： アンダーサンプル測定からの一連の画像を回収するための構造化低ランク行列完成アルゴリズムを導入し,各ピクセルでパラメータ次元に沿った信号は,指数関数の線形結合により記述した。は各ピクセルでの信号の指数関数的挙動と共に,Fourier領域における消滅関係を導出するために指数関数パラメータの空間的滑らかさを利用した。この関係はFourierサンプルから構築された構造化マトリックスに低品位特性に相当する。画像を回収するための前正則化として構造化行列の低ランク特性を強化している。この問題に対する現在の低ランク行列回復方式の直接使用は,高い計算複雑さとメモリ要求と関連しているので,著者らは反復再重みづけ最小二乗アルゴリズム,マトリックスの畳込み構造の利用を容易にすることを採用した。二次元高速Fourier変換を含む新しい近似はメモリ要求と計算の複雑さ,大規模3D問題への構造化低ランク法の拡張を容易にすることを劇的に低下させるために導入した。MRパラメータマッピング設定で,提案したアルゴリズムを実証し,最先端の方法の改良を示した。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： アルゴリズム ,  高速Fourier変換 ,  正則化 ,  最小二乗法 ,  画素 ,  三次元 ,  計算量 ,  *構造形成 ,  畳込み ,  指数関数 ,  記憶装置 ,  画像 ,  二次元 ,  重みづけ
準シソーラス用語： 線形結合 , 【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 (4件)： 構造化 ,  行列 ,  減衰 ,  指数