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J-GLOBAL ID：202002211194670115   整理番号：20A0575318

動的MRIの圧縮センシングのための平滑ロバストテンソル主成分分析【JST・京大機械翻訳】

Smooth robust tensor principal component analysis for compressed sensing of dynamic MRI

著者 (4件)： Liu Yipeng (School of Information and Communication Engineering, University of Electronic Science and Technology of China (UESTC), Xiyuan Avenue 2006, Western High-Tech Zone, Chengdu, 611731, China) ,  Liu Tengteng (School of Information and Communication Engineering, University of Electronic Science and Technology of China (UESTC), Xiyuan Avenue 2006, Western High-Tech Zone, Chengdu, 611731, China) ,  Liu Jiani (School of Information and Communication Engineering, University of Electronic Science and Technology of China (UESTC), Xiyuan Avenue 2006, Western High-Tech Zone, Chengdu, 611731, China) ,  Zhu Ce (School of Information and Communication Engineering, University of Electronic Science and Technology of China (UESTC), Xiyuan Avenue 2006, Western High-Tech Zone, Chengdu, 611731, China)
資料名： Pattern Recognition  (Pattern Recognition)
巻： 102  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0611A  ISSN： 0031-3203  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： 動的磁気共鳴イメージング(DMRI)はしばしば測定取得のために長い時間を必要とし,限られたセットのアンダーサンプルからの再構成品質の強化についての重要な問題である。ロバスト主成分分析(RPCA)とも呼ばれる低ランクプラススパース分解モデルは,モデルベースの方法におけるDMRIデータの再構成のために広く使用されている。本論文では,DMRIデータがブロックごとの滑らかさをもつテンソル形式に自然に存在することを考慮して,DMRI再構成のための滑らかなロバストテンソル主成分分析(SRTPCA)法を提案した。古典的RPCAアプローチと比較して,低ランクとスパース性項をテンソルバージョンに拡張して,空間的および時間的データ構造を完全に利用した。さらに,テンソルの全変動正則化項を用いて,再構成されたDMRIデータに対する多次元ブロックごとの滑らかさを奨励した。緩和凸最適化モデルを乗算器の交互方向方法によっていくつかのサブ問題に分割することができた。心臓灌流とシネデータセットに関する数値実験は,提案したSRTPCA法が回復精度に関して最先端のものより優れていることを実証した。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： 乗算器 ,  *ロバスト性 ,  潅流 ,  再構成 ,  *主成分分析 ,  品質 ,  高次元 ,  正則化 ,  平滑度 ,  緩和現象 ,  *テンソル ,  近似法 ,  データ構造 ,  心臓
準シソーラス用語： 総変動 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： ロバストなテンソル主成分分析 ,  圧縮センシング ,  低ランクテンソル近似 ,  テンソル全変動 ,  動的磁気共鳴イメージング

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 動的MRI ,  圧縮センシング ,  ロバスト ,  テンソル ,  主成分分析