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J-GLOBAL ID：202202217154297774   整理番号：22A0741599

SART型前処理固定点近接アルゴリズムによるコンテンツ適応非構造格子ベース正則化CT再構成法【JST・京大機械翻訳】

A content-adaptive unstructured grid based regularized CT reconstruction method with a SART-type preconditioned fixed-point proximity algorithm

著者 (10件)： Chen Yun (School of Mathematics and Computational Science, Xiangtan University, Xiangtan 411105, People’s Republic of China) ,  Chen Yun (Department of Mathematics and Statistics, Old Dominion University, Norfolk, VA 23529, United States of America) ,  Chen Yun (Guangdong Province Key Laboratory of Computational Science, Sun Yat-sen University, Guangzhou 510006, People’s Republic of China) ,  Lu Yao (Guangdong Province Key Laboratory of Computational Science, Sun Yat-sen University, Guangzhou 510006, People’s Republic of China) ,  Lu Yao (School of Computer Science and Engineering, Sun Yat-sen University, Guangzhou 510006, People’s Republic of China) ,  Lu Yao (Shanghai Key Laboratory of Molecular Imaging, Shanghai University of Medicine and Health Sciences, Shanghai 201318, People’s Republic of China) ,  Ma Xiangyuan (Guangdong Province Key Laboratory of Computational Science, Sun Yat-sen University, Guangzhou 510006, People’s Republic of China) ,  Ma Xiangyuan (School of Computer Science and Engineering, Sun Yat-sen University, Guangzhou 510006, People’s Republic of China) ,  Ma Xiangyuan (Department of Biomedical Engineering, College of Engineering, Shantou University, Shantou 515063, People’s Republic of China) ,  Xu Yuesheng (Department of Mathematics and Statistics, Old Dominion University, Norfolk, VA 23529, United States of America)
資料名： Inverse Problems  (Inverse Problems)
巻： 38  号： 3  ページ： 035005 (27pp)  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2014A  ISSN： 0266-5611  CODEN： INPEEY  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究の目的は,既存の方法の再構成画像の品質を改善し,一方計算コストを削減することを目指して,新しい計算機トモグラフィー(CT)画像再構成法を開発することである。既存のCT再構成は,CT投影データ収集プロセスを記述する積分方程式のピクセルベースの区分的定数近似によってモデル化される。これらの近似の使用はボトルネックモデル誤差を課し,大きなサイズの離散系をもたらす。コンテンツ適応非構造化グリッド(CAUG)ベースの正則化CT再構成法を開発し,これらの問題に対処した。特に,画像領域のCAUGを設計し,基礎となる画像をまばらに表現し,選点法を用いて積分方程式のCAUGベースの区分的線形近似を導入した。さらに,得られた不良設定線形系に対してCAUG上に定義された正則化を適用し,それは,基礎となる解に対するスパース線形表現を導く。正則化CT再構成を凸最適化問題として定式化し,その目的関数は加重最小二乗ノルムベース忠実度項,正則化項および制約項から成る。ここでは,対応する重み行列を,同時代数再構成技術(SART)から導いた。次に,最適化問題を解くためにSART型前処理固定点近接アルゴリズムを開発した。得られた反復アルゴリズムに対して収束解析を行った。数値的実験は,ノイズの抑制と計算コストの低減の両方に関して,いくつかの既存の方法に関して提案方法の優位性を実証した。これらの方法は,正則化のないSART,および二次正則化,従来の全変動(TV)正則化再構成法,および画素格子上のTV上位共役勾配法を含む。Please refer to the publisher for the copyright holders. 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 ,  最小二乗法 ,  雑音 ,  積分方程式 ,  最適化問題 ,  離散系 ,  モデリング ,  画素 ,  目的関数 ,  *正則化 ,  定式化 ,  計算機トモグラフィー ,  画像再構成 ,  *コンテンツ
準シソーラス用語： 計算コスト , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (8件)： 前処理 ,  固定点 ,  アルゴリズム ,  コンテンツ ,  適応 ,  非構造格子 ,  正則化 ,  CT