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J-GLOBAL ID：201702261909443692   整理番号：17A1731667

光学分割光音響顕微鏡法における辞書学習を用いた残響抑圧【Powered by NICT】

Reverberation suppression using dictionary learning in Optical Resolution Photoacoustic Microscopy

著者 (4件)： Sathyanarayana Sushanth (Biomedical Engineering, University of Virginia, Charlottesville, Virginia, USA) ,  Ning Bo (Biomedical Engineering, Johns Hopkins University, Baltimore, Maryland, USA) ,  Hu Song (Biomedical Engineering, University of Virginia, Charlottesville, Virginia, USA) ,  Hossack John (Biomedical Engineering, University of Virginia, Charlottesville, Virginia, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： IUS  ページ： 1  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： 光学分割光音響顕微鏡法(OR PAM)は,その高い空間分解能(横方向2.7μm,軸方向46μm)(Ning等自然科学報2015)および内因性光吸収から生じる高いコントラストによる微小血管の前臨床イメージングに一意的に適している。マウス脳の前臨床イメージングでは,大きな表在血管は真の信号の反復コピーまたは下層組織における微小血管を不明瞭にすることを「ゴースト」として現れる強い残響アーチファクトを発生させた。本発表では,残響を抑制し,基礎となる微小血管を明らかにするために,辞書学習に基づく方法を示した。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： 画像処理 ,  血管 ,  自然科学 ,  *光学分割 ,  アーチファクト ,  光吸収 ,  *残響 ,  コントラスト ,  空間分解能 ,  ゴースト ,  下層
準シソーラス用語： 微小血管 ,  *残響除去 ,  *辞書学習 ,  *光音響顕微鏡 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 音声処理  (JE05000E) ,  音響信号処理  (BB03050C)

タイトルに関連する用語 (4件)： 光学分割 ,  光音響顕微鏡 ,  辞書学習 ,  残響抑圧