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J-GLOBAL ID：202002210975618383   整理番号：20A1923655

構造化深層辞書学習によるマルチエコー磁気共鳴画像の再構成【JST・京大機械翻訳】

Reconstructing multi-echo magnetic resonance images via structured deep dictionary learning

著者 (2件)： Singhal Vanika (Indraprastha Institute of Information Technology, India) ,  Majumdar Angshul (Indraprastha Institute of Information Technology, India)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 408  ページ： 135-143  発行年： 2020年 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  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： マルチエコー磁気共鳴(MR)画像を,スキャンのエコー時間(T2加重)または緩和時間(T1加重)を変えて得た。得られた(マルチエコー)画像は,通常,定量的MRイメージングに使用される。取得MR画像は遅いプロセスであり,マルチエコーイメージングのための同じ断面のマルチスキャンを得ることは,さらに遅い。走査を加速するために,圧縮センシング(CS)ベースの技術は,部分的K空間(Fourierドメイン)スキャンを呼び起こした。得られた画像を構造化CSアルゴリズムにより再構成した。最近では,オフ-シェルCSを用いる代わりに,構造化辞書学習に基づく適応再構成アルゴリズムにより,より良い結果が得られることが示されている。本研究では,再構成結果が構造化深層辞書を用いてさらに改善されることを示した。実データセットに関する実験結果は,提案技術を用いて,走査時間が最先端技術と比較して半分までカットできることを示した。Copyright 2020 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： アルゴリズム ,  緩和時間 ,  *磁気共鳴 ,  画像処理 ,  再構成 ,  深層 ,  *NMRイメージング
準シソーラス用語： 圧縮センシング ,  再構成アルゴリズム ,  深層学習 ,  *辞書学習 ,  エコー時間 ,  マルチスキャン , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 深層学習 ,  辞書学習 ,  医療イメージング

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (7件)： 構造化 ,  深層 ,  辞書学習 ,  マルチ ,  エコー ,  磁気共鳴画像 ,  再構成