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J-GLOBAL ID：202102252653550295   整理番号：21A2900960

球面上のFourierデータのための線形変換:脳の高角度分解能拡散MRIへの応用【JST・京大機械翻訳】

Linear transforms for Fourier data on the sphere: Application to high angular resolution diffusion MRI of the brain

著者 (2件)： Haldar Justin P. (Signal and Image Processing Institute, Ming Hsieh Department of Electrical Engineering, University of Southern California, Los Angeles, CA, USA) ,  Leahy Richard M. (Signal and Image Processing Institute, Ming Hsieh Department of Electrical Engineering, University of Southern California, Los Angeles, CA, USA)
資料名： NeuroImage  (NeuroImage)
巻： 71  ページ： 233-247  発行年： 2013年 
JST資料番号： W3139A  ISSN： 1053-8119  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： 本論文では,三次元Fourier空間における2球の表面から収集されたデータに適用できる線形変換の新しいファミリーを示した。形質転換のこのファミリーは,拡散磁気共鳴映像データから中枢神経系における白質線維の配向を推定するために最初に開発された,以前に提唱されたFunk-Radon変換(FRT)を一般化する。変換の新しいファミリーを理論的に特性化して,測定データを球面調和関数に基づいて表現するとき,この変換の効率的な数値実装を提示した。これらの一般的な議論の後,Funk-RadonとCosin変換(FRACT)と名付けたこのファミリーからの特別な新しい変換に注目した。理論的議論に基づいて,FRACTベース解析はFRTベース解析よりも著しく良好な方位情報(例えば,改善された精度とより高い角度分解能)をもたらすが,FRTの強いキャラクタビリティと計算効率を維持することが期待される。シミュレーションを用いて,これらの理論的特性を確認し,実際の拡散加重MRI脳データで,提案した方法の実際的意義を説明した。これらの実験は,強い理論特性に加えて,提案したアプローチが,雑音とモデリング誤差に対する角度分解能とロバスト性のような測度に関して,既存の最先端の方向推定手法よりも性能が優れていることを実証した。Copyright 2021 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： 雑音 ,  *測度 ,  分布関数 ,  中枢神経系 ,  白質 ,  球面 ,  球面調和関数 ,  三次元 ,  キャラクタリゼーション ,  NMRイメージング ,  ロバスト性 ,  到来方向推定
準シソーラス用語： *拡散MRI ,  計算効率 ,  磁気共鳴映像 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 拡散磁気共鳴イメージング ,  Funk-Radonと余弦変換 ,  配向分布関数 ,  q-空間

分類 (5件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  NMR一般  (BM07041R) ,  生体計測  (EL03020C) ,  医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (6件)： 球面 ,  線形変換 ,  脳 ,  角度分解能 ,  拡散MRI ,  応用