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J-GLOBAL ID：201802220749754246   整理番号：18A0434666

改良された空間的一貫性を用いた辞書ベース繊維配向推定【Powered by NICT】

Dictionary-based fiber orientation estimation with improved spatial consistency

著者 (3件)： Ye Chuyang (Brainnetome Center, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Ye Chuyang (National Laboratory of Pattern Recognition, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Prince Jerry L. (Department of Electrical and Computer Engineering, Johns Hopkins University, Baltimore, MD, USA)
資料名： Medical Image Analysis  (Medical Image Analysis)
巻： 44  ページ： 41-53  発行年： 2018年 
JST資料番号： W3156A  ISSN： 1361-8415  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 拡散磁気共鳴イメージング(DMRI)は白質路のin vivo研究を可能にした。繊維配向(FO)推定は路再建における重要な段階であり,DMRI分析における一般的な研究課題となっている。特に,スパース性仮定は少数勾配方向の信頼できるFO推定を達成するために辞書ベースのフレームワークと組み合わせて使用した。画像ノイズはFO推定の精度に有害な影響を及ぼす可能性があるため,以前の研究は推定を改善するための辞書ベースのフレームワークにおけるFOの空間的一貫性を導入した。しかし,FOは間接的にのみ辞書原子の混合物画分から決定し,目的関数における変数としてモデル化しないので,これらの方法は直接FO滑らかさを導入せず,平滑FOsを産生する能力が制限される可能性がある。本研究では,近傍情報(FORNI)を用いて繊維配向再構成の改良,FORNI+を提案した。FO平滑であるFORNI単独より良好で施行されたこの方法は,辞書ベースフレームワークにおける周波数オフセットを推定する。実際のFOと辞書原子の混合物画分を明示的にモデル化する目的関数を述べた。具体的には,観測された信号間のデータ忠実度と辞書に代表される信号,FO滑らかさを促進する対FO非類似性,および実際のFO間の整合性と辞書表現によって示唆されたFO配置を確実にする重み付きl_1ノルム項から構成されている。FOと混合物画分は,反復交互最適化戦略を用いて目的関数を最小化することによって連帯的に推定した。FORNI+はシミュレーションファントム,物理的ファントムと実際の脳DMRIデータで評価した。特に,実際の脳DMRI実験では,提案した方法の再現性を定性的かつ定量的に評価した。結果はFORNI+は競合する方法と比較して優れた品質を持つFOsを生成することを示した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 最適化 ,  ノルム ,  再構成 ,  目的関数 ,  ファントム ,  モデリング ,  白質 ,  平滑度 ,  再現性 ,  NMRイメージング ,  *繊維配向
準シソーラス用語： 非類似性 ,  周波数オフセット ,  画像雑音 ,  スパース性 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 拡散MRI ,  辞書ベースFO推定 ,  空間一貫性 ,  対FO非類似性

分類 (2件)： 無線通信一般  (ND08010L) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (3件)： 辞書 ,  繊維配向 ,  推定