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J-GLOBAL ID：201802250246279859   整理番号：18A2070374

脳MRIの強化のための最適化カスケード確率共鳴【JST・京大機械翻訳】

An Optimized Cascaded Stochastic Resonance for the Enhancement of Brain MRI

著者 (4件)： Singh M. (School of Biomedical Engineering, Indian Institute of Technology (Banaras Hindu University), Varanasi - 221005, India) ,  Singh M. (Department of Mechatronics Engineering, Manipal Institute of Technology, Manipal Academy of Higher Education, Manipal, Karnataka - 576104, India) ,  Verma A. (Department of Radiodiagnosis and Imaging, Institute of Medical Sciences, Banaras Hindu University, Varanasi - 221005, India) ,  Sharma N. (School of Biomedical Engineering, Indian Institute of Technology (Banaras Hindu University), Varanasi - 221005, India)
資料名： IRBM  (IRBM)
巻： 39  号： 5  ページ： 334-342  発行年： 2018年 
JST資料番号： W3450A  ISSN： 1959-0318  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： 磁気共鳴画像(MRI)データのコントラスト強調は,このデータに存在する雑音がこの過程で増幅されるので非常に困難である。動的確率共鳴(DSR)は,MRIデータのコントラストを強化するために雑音を利用する技術である。本研究では,修正ポテンシャルニューロンモデルの特性とDSRの四次双安定モデルを利用するカスケード確率共鳴を提案した。多目的粒子群最適化(MOPSO)は,両モデルのカスケードに関連するDSRパラメータを調整する。MOPSOは,2つの画像品質測度の最大化のためにパレートフロントと呼ばれる解の集合を生成する。すなわち,コントラスト強調因子と普遍的画像品質指標である。さらに,もう一つの画像品質測度の最大化,すなわち,異方性はパレートフロント解から最適増強画像を得るのに役立つ。本研究は,シミュレーションと実際のMRIデータを含んだ。結果は,提案した方法が,平均コントラスト増強因子,普遍的画像品質指数,および異方性が,それぞれ,1.79,0.78,および0.021に等しいことを示した。これらの値は古典的双安定DSRおよび他の従来のコントラスト増強法に対して得られた値よりも優れている。提案したアルゴリズムは,実際のMRIデータについても試験されており,ラクナ梗塞およびme側性側頭葉硬化症の診断において価値があることがわかった。MOPSOに基づくカスケードDSRは有望な結果を示し,異なる脳病理の診断に非常に有益である可能性がある。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： NMRイメージング ,  アルゴリズム ,  側頭葉 ,  画像 ,  双安定性 ,  異方性 ,  雑音 ,  コントラスト ,  測度 ,  画質 ,  *最適化
準シソーラス用語： パレートフロント ,  神経回路網モデル ,  コントラスト強調 ,  *確率共鳴 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： カスケード確率共鳴 ,  多目的粒子群最適化 ,  コントラスト強調 ,  脳 ,  MRI

分類 (3件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (5件)： 脳MRI ,  強化 ,  最適化 ,  カスケード ,  確率共鳴