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J-GLOBAL ID：201802226422322851   整理番号：18A0288388

医用画像におけるハイブリッド逆問題への信号分離と応用のための互いに素なスパース性【Powered by NICT】

Disjoint sparsity for signal separation and applications to hybrid inverse problems in medical imaging

著者 (2件)： Alberti Giovanni S. (Department of Mathematics and Applications, Ecole Normale Superieure, 45 rue d’Ulm, 75005 Paris, France) ,  Ammari Habib (Department of Mathematics and Applications, Ecole Normale Superieure, 45 rue d’Ulm, 75005 Paris, France)
資料名： Applied and Computational Harmonic Analysis  (Applied and Computational Harmonic Analysis)
巻： 42  号： 2  ページ： 319-349  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0657A  ISSN： 1063-5203  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： 本研究の主な焦点は,信号f及びg i,=1,...,Nの再構成であり,それらの和hi=fΣg+iの知識から,f及びg iのはまばらにFおよびAgを二種類の辞書に関連して表現できるという仮定の下で。これは多重測定設定によく知られた「形態学的成分分析」を一般化した。論文の主な結果は,f及びg iの連接辞書[f,g]に関して各Iのhiのスパース表現を見出すことにより再構築し,十分インコヒーレント測定g iが入手可能という条件のもと独自かつ安定であることを示した。インコヒーレンスを,それらの相互の互いに素なスパース性の観点から測定した。この方法はいくつかのハイブリッドイメージング逆問題の再構成手順,内部データを測定しそこで応用されている。これらの測定は,通常,主要な未知の他の未知量を乗じたから構成されているので,互いに素なスパース性手法を直接適用することができた。例として,定量的光音響トモグラフィーにおける再構成する方法を適用し,Grueneisenパラメータ,光吸収および拡散係数はすべての未知の場合にもする方法を示した。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： Grueneisen定数 ,  *逆問題 ,  多重化 ,  再構成 ,  モルフォロジー ,  拡散係数 ,  光吸収 ,  銀 ,  *医用画像
準シソーラス用語： 光音響トモグラフィー ,  スパース表現 ,  成分分析 ,  *スパース性 ,  *互いに素 ,  *信号源分離 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： 形態学的成分分析 ,  信号分離 ,  スパース表現 ,  互いに素なスパース性 ,  逆問題 ,  ハイブリッドイメージング ,  定量的光音響トモグラフィー

分類 (4件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (5件)： 医用画像 ,  逆問題 ,  応用 ,  互いに素 ,  スパース性