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J-GLOBAL ID：201902282572621094   整理番号：19A2821273

圧縮センシングMRIへの分割統治アプローチ【JST・京大機械翻訳】

A divide-and-conquer approach to compressed sensing MRI

著者 (6件)： Sun Liyan (Fujian Key Laboratory of Sensing and Computing for Smart City, Xiamen University, China) ,  Fan Zhiwen (Fujian Key Laboratory of Sensing and Computing for Smart City, Xiamen University, China) ,  Ding Xinghao (Fujian Key Laboratory of Sensing and Computing for Smart City, Xiamen University, China) ,  Cai Congbo (Department of Electronic Science, Xiamen University, Xiamen, China) ,  Huang Yue (Fujian Key Laboratory of Sensing and Computing for Smart City, Xiamen University, China) ,  Paisley John (Department of Electrical Engineering, Columbia University, New York, NY, USA)
資料名： Magnetic Resonance Imaging  (Magnetic Resonance Imaging)
巻： 63  ページ： 37-48  発行年： 2019年 
JST資料番号： A1133A  ISSN： 0730-725X  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： 圧縮センシング(CS)理論は,Nyquistサンプリング速度よりも少ないk空間測定を用いて磁気共鳴画像を正確に再構成できることを保証する。従来のCS-MRIインバージョン法において,Fourier測定領域内のエネルギーが不均一に分布するという事実は,再構成中にしばしば無視される。結果として,より密にサンプリングされた低周波情報は,高周波数の詳細を犠牲にして,MRIを再構成するためのペナルティ化方式を支配する傾向がある。本論文では,観測されたk空間データを無損失方法でフィルタの集合を介して「部分空間」に分解するCS-MRIインバージョンのための新しいフレームワークを提案し,これらの様々な空間における画像をオフ-シェルフアルゴリズムを用いて再構成した。次に,最終再構成を得るために結果を融合した。この方法では,全体のk空間内の周波数情報の再構成を,より等しく,高い周波数と低い周波数の両方の詳細を保存して,焦点を合わせることができる。提案したフレームワークは,定量的性能の観点からCS-MRIにおける最先端の方法と競合し,k空間への直接応用と比較して定性的にアルゴリズムの結果を改善することを実証した。Copyright 2019 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： LF【周波数】 ,  HF【周波数】 ,  NMRイメージング ,  フィルタ ,  ペナルティ ,  再構成 ,  *アルゴリズム
準シソーラス用語： 部分空間 ,  逆格子空間 ,  サンプリング速度 ,  *圧縮センシング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 圧縮センシング ,  磁気共鳴イメージング ,  分割統治

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 (3件)： 圧縮センシング ,  MRI ,  統治