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J-GLOBAL ID：202202227560764113   整理番号：22A1089192

内視鏡画像回復のためのロバストシステムの設計のための圧縮センシングにおける事前知識の利用【JST・京大機械翻訳】

Exploiting prior knowledge in compressed sensing to design robust systems for endoscopy image recovery

著者 (6件)： Jiang Qianru (Zhejiang University of Technology, Zhengzhou, China) ,  Li Sheng (Zhejiang University of Technology, Zhengzhou, China) ,  Chang Liping (Zhejiang University of Technology, Zhengzhou, China) ,  He Xiongxiong (Zhejiang University of Technology, Zhengzhou, China) ,  de Lamare Rodrigo C. (Pontifical Catholic University of Rio de Janeiro (PUC-Rio), Brazil) ,  de Lamare Rodrigo C. (Communications Group, Department of Electronic Engineering, University of York, United Kingdom)
資料名： Journal of the Franklin Institute. Engineering and Applied Mathematics  (Journal of the Franklin Institute. Engineering and Applied Mathematics)
巻： 359  号： 6  ページ： 2710-2736  発行年： 2022年 
JST資料番号： C0292A  ISSN： 0016-0032  CODEN： JFINA  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： 本研究では,遠隔医療を支援するための事前知識の利用に基づく圧縮センシング(CS)技術を研究した。特に,事前知識は,スパース行列の各列における非ゼロ要素の出現確率を計算することによって得られ,次に,CSシステムのためのセンシングマトリックス設計および回復アルゴリズムにおいて採用される。ロバストセンシングマトリックスを,平均相互コヒーレンスとスパース表現誤差の投影を共同的に減らすことにより設計した。確率駆動正規化反復ハード閾値(PD-NIHT)アルゴリズムを回復方法として開発し,非ゼロ要素の出現確率の事前知識を利用し,性能利益をもたらす。内視鏡画像の合成データおよび異なる器官に対するシミュレーションを行い,ここで提案したセンシング行列およびPD-NIHTアルゴリズムは,以前に報告されたアルゴリズムよりも優れた性能を達成した。Copyright 2022 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 ,  回復 ,  行列 ,  検出 ,  誤差 ,  コヒーレンス ,  閾値 ,  *信号標本化 ,  *知識 ,  データ表現 ,  *信号再生 ,  正規化 ,  *ロバスト性 ,  スパース行列 ,  遠隔医療
準シソーラス用語： *事前知識 ,  *内視鏡画像 ,  *圧縮センシング ,  スパース表現 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (6件)： 内視鏡画像 ,  回復 ,  ロバスト ,  設計 ,  圧縮センシング ,  事前知識