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J-GLOBAL ID：201802261219569521   整理番号：18A0930408

生物ルミネセンス断層撮影におけるBayesスパースベース再構成は局在精度を改善し計算時間を減少させる【JST・京大機械翻訳】

Bayesian sparse-based reconstruction in bioluminescence tomography improves localization accuracy and reduces computational time

著者 (18件)： Feng Jinchao (Faculty of Information and Technology, Beijing University of Technology, Beijing, China) ,  Feng Jinchao (Beijing Laboratory of Advanced Information Networks, Beijing, China) ,  Feng Jinchao (Beijing Advanced Innovation Center for Future Internet Technology, Beijing University of Technology, Beijing, China) ,  Feng Jinchao (Beijing Key Laboratory of Computational Intelligence and Intelligent System, Beijing University of Technology, Beijing, 100124) ,  Jia Kebin (Faculty of Information and Technology, Beijing University of Technology, Beijing, China) ,  Jia Kebin (Beijing Laboratory of Advanced Information Networks, Beijing, China) ,  Jia Kebin (Beijing Advanced Innovation Center for Future Internet Technology, Beijing University of Technology, Beijing, China) ,  Jia Kebin (Beijing Key Laboratory of Computational Intelligence and Intelligent System, Beijing University of Technology, Beijing, 100124) ,  Li Zhe (Faculty of Information and Technology, Beijing University of Technology, Beijing, China) ,  Li Zhe (Beijing Laboratory of Advanced Information Networks, Beijing, China) ,  Li Zhe (Beijing Advanced Innovation Center for Future Internet Technology, Beijing University of Technology, Beijing, China) ,  Pogue Brian W. (Thayer school of Engineering, Dartmouth College, Hanover, New Hampshire) ,  Yang Mingjie (Faculty of Information and Technology, Beijing University of Technology, Beijing, China) ,  Yang Mingjie (Beijing Laboratory of Advanced Information Networks, Beijing, China) ,  Yang Mingjie (Beijing Advanced Innovation Center for Future Internet Technology, Beijing University of Technology, Beijing, China) ,  Wang Yaqi (Faculty of Information and Technology, Beijing University of Technology, Beijing, China) ,  Wang Yaqi (Beijing Laboratory of Advanced Information Networks, Beijing, China) ,  Wang Yaqi (Beijing Advanced Innovation Center for Future Internet Technology, Beijing University of Technology, Beijing, China)
資料名： Journal of Biophotonics  (Journal of Biophotonics)
巻： 11  号： 4  ページ： e201700214  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2630A  ISSN： 1864-063X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 生物発光トモグラフィー(BLT)はin vivoでの生物学的過程への基礎的洞察を提供する。その可能性を完全に実現するために,限られた境界測定を利用して生物発光信号を正確に可視化し定量化する画像再構成アルゴリズムを開発することが重要である。本研究では,多重スペクトル測定を用いて発光の事前情報をまばらに利用することにより,BLTに対する新しい2ステップ再構成法を開発した。最初のステップは,すべての多波長測定を用いることにより,波長依存性を推定する。第二段階は,これに基づいて発生源分布を再構成する。シミュレーション,ファントムおよびin vivoの結果を,従来のスパース性促進BLT再構成アルゴリズムによるこのアルゴリズムの精度と計算効率を評価し比較するために実行し,その結果,位置誤差は数ミリメートルからサブミリメータまで減少し,再構成時間はほとんどの場合,数秒以下で減少することを示した。単一物体と多重(2と3)小物体の回復をシミュレートし,マウスファントムと腹部に存在するルミネセンス源を持つ実験動物の画像の回復を実証した。Matlabコードは,https:/github.com/jinchaofeng/コード/ツリー/マスタで利用可能である。Copyright 2018 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 波長依存性 ,  *透視図法 ,  画像 ,  ファントム ,  *再構成 ,  多重化 ,  *トモグラフィー ,  アルゴリズム ,  可視化 ,  *生物ルミネセンス ,  *CPU時間 ,  画像再構成
準シソーラス用語： 計算効率 ,  スパース性 ,  再構成アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： Bayesフレームワーク ,  生物発光トモグラフィー ,  画像再構成 ,  マルチスペクトル ,  スパース再構成 ,  トモグラフィー

分類 (2件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 生物ルミネセンス ,  断層撮影 ,  再構成 ,  計算時間