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J-GLOBAL ID：201702222229020209   整理番号：17A1569449

拡張TV正則化問題による磁気共鳴画像再構成【Powered by NICT】

Magnetic resonance image reconstruction via the augmented TV-regularized problem

著者 (4件)： Chen Shanshan (Centers for Biomedical Engineering, University of Science and Technology of China, Hefei, Anhui 230027, China) ,  Du Hongwei (Centers for Biomedical Engineering, University of Science and Technology of China, Hefei, Anhui 230027, China) ,  Wu Linna (Centers for Biomedical Engineering, University of Science and Technology of China, Hefei, Anhui 230027, China) ,  Jin Jiaquan (Centers for Biomedical Engineering, University of Science and Technology of China, Hefei, Anhui 230027, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： IAEAC  ページ： 2666-2669  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： TV正則化項を持つ圧縮センシング(CS)を用いたMR画像を完全に復元するためには,大規模データセット,扱いやすい通常ない悪条件最適化機能を最小化しなければならない。この問題を解決するために,線形制約,正確な解を得ることができるで増強された全変動(TV)正則化モデルを解くための新しいアルゴリズムを提案した。乗算(ADMM)フレームワークの古典的交互方向法を用いて,このモデルを再定式化することである。手術を単純化するために設計した線形化戦略。添加では,再構成品質を改善するための重みづけ解法と同様にバックトラッキング戦略を組み合わせた。実験結果は,提案した方法は,従来のCSベースの方法よりも良好な再構成性能を達成することを示した。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： *画像再構成 ,  簡素化 ,  最適化 ,  重みづけ ,  アルゴリズム ,  線形性 ,  *正則化 ,  バックトラッキング ,  乗算 ,  NMRイメージング ,  *再構成 ,  モデル ,  定式化
準シソーラス用語： 総変動 ,  圧縮センシング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (6件)： 拡張 ,  TV ,  正則化 ,  問題 ,  磁気共鳴画像 ,  再構成