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J-GLOBAL ID：202102279031688224   整理番号：21A0236319

ストリーミングスライディングサブセットによる動的特徴のトモグラフィー再構成【JST・京大機械翻訳】

Tomographic Reconstruction of Dynamic Features with Streaming Sliding Subsets

著者 (6件)： Bicer Tekin (University of Chicago,Data Science & Learning Division) ,  Nikitin Viktor (University of Chicago,X-Ray Science Division,Argonne National Laboratory) ,  Aslan Selin (University of Chicago,X-Ray Science Division,Argonne National Laboratory) ,  Gursoy Doga (University of Chicago,X-Ray Science Division,Argonne National Laboratory) ,  Kettimuthu Rajkumar (University of Chicago,Data Science & Learning Division) ,  Foster Ian T. (University of Chicago,Data Science & Learning Division)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： XLOOP  ページ： 8-15  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 今日のX線実験の成長やスピードが成長しているので,最も有益なデータを収集することは,より関連しており,トモグラフィーデータストリームから良好な品質再構成を提供できるアルゴリズムの開発を必要とする。しかし,ほとんど全ての従来の再構成システムとアルゴリズムはオフラインで動作し,完全なデータセットが収集され,処理できる前に利用可能である。さらに,これらのシステムおよびアルゴリズムは,動的特徴を有するイメージングサンプルのような困難な実験のための限られた考察およびサポートを提供し,そこでは,特徴の空間および時間的特性が急速に変化する。ここでは,投影画像のスライディング部分集合を用いてストリーミングトモグラフィーデータセットを解析し再構成するための高性能ランタイムシステムを記述し,ファントムと実世界トモグラフィーデータセットを用いて,異なる実行時間構成パラメータに関して動的特徴の再構成品質を評価した。提案システムは,実験の過程で動的に調整する実行時間システムパラメータを可能にし,タスクの品質と計算要求のバランス,現象のより良い観察,および自律実験ステアリングのような先進的実験技術の改善の機会を提供する。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. 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 ,  画像処理 ,  再構成 ,  ファントム ,  *トモグラフィー ,  *ストリーミング
準シソーラス用語： データストリーム ,  システムパラメータ ,  実行時間 ,  投影画像 ,  オフライン ,  ランタイムシステム ,  *トモグラフィー再構成 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (1件)： トモグラフィー再構成