文献

J-GLOBAL ID：201902263705884542   整理番号：19A2668294

並列MR画像化のためのモデルベースの畳込みデエイリアシングネットワーク学習【JST・京大機械翻訳】

Model-Based Convolutional De-Aliasing Network Learning for Parallel MR Imaging

著者 (6件)： Chen Yanxia (Paul C. Lauterbur Research Center for Biomedical Imaging, Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences, Shenzhen, Guangdong, China) ,  Chen Yanxia (University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Xiao Taohui (Paul C. Lauterbur Research Center for Biomedical Imaging, Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences, Shenzhen, Guangdong, China) ,  Li Cheng (Paul C. Lauterbur Research Center for Biomedical Imaging, Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences, Shenzhen, Guangdong, China) ,  Liu Qiegen (Department of Electronic Information Engineering, Nanchang University, Nanchang, Jiangxi, China) ,  Wang Shanshan (Paul C. Lauterbur Research Center for Biomedical Imaging, Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences, Shenzhen, Guangdong, China)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 11766  ページ： 30-38  発行年： 2019年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 平行イメージングは,MRイメージングを加速するための必須技術である。それにもかかわらず,加速度は,アンダーサンプリング再構成に関連する悪条件と課題のためにまだ制限されている。本論文では,マルチコイルアンダーサンプリングk空間データから正確な再構成を達成するために,適応パラメータ学習を用いたモデルベース畳込みデエイリアシングネットワークを提案した。3つの主な寄与を行った。すなわち,空間的冗長性とマルチコイル相関の両方を探索する深い学習による並列MR画像化を加速するために,脱エイリアシング再構成モデルを提案した。分割Bergman反復アルゴリズムを開発し,モデルを効率的に解いた。そして,推定マルチコイル感度の精度に依存するほとんどの既存の並列画像法と異なり,提案方法は,明示的感度計算なしで,アンダーサンプリングデータから並列再構成を実行することができた。評価は種々のアンダーサンプリングパターンと異なる加速因子を持つin vivo脳データセットで行った。著者らの結果は,この方法が,3つの最先端の方法と比較して,定量的および定性的分析の両方において有望な性能を達成できることを示した。Copyright 2019 Springer Nature Switzerland AG 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 ,  冗長性 ,  *エイリアシング ,  *学習 ,  構成モデル ,  *畳込み ,  *画像 ,  加速度 ,  *ネットワーク ,  画像処理 ,  再構成
準シソーラス用語： 反復アルゴリズム ,  逆格子空間 ,  アンダーサンプリング ,  *モデルベース , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 並列MRイメージング ,  深層学習 ,  Bregman反復

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： MR画像 ,  モデルベース ,  畳込み ,  学習