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J-GLOBAL ID：201902242058505762   Reference number：19A2170578

制約付きアンサンブル学習を用いた事後平均解の近似によるMR画像再構成

Author (5)： KUBOTA NANAKO (早稲田大 大学院先進理工学研究科) ,  HARADA KEN (早稲田大 理工学術院 総合研) ,  FUJIMOTO KOJI (京大 大学院医学研究科 内科学専攻 放射線医学) ,  OKADA TOMOHIRO (京大 大学院医学研究科 内科学専攻 放射線医学) ,  INOUE MASATO (早稲田大 大学院先進理工学研究科)
Material： 日本医用画像工学会大会予稿集(CD-ROM)  (日本医用画像工学会大会抄録集(CD-ROM))
Volume： 38th  Page： 70-78  Publication year： 2019 
JST Material Number： L4846A  ISSN： 0288-450X  Document type： Proceedings
Article type： 原著論文  Country of issue： Japan (JPN)  Language： JAPANESE (JA)

Thesaurus term： *NMR imaging ,...
Semi thesaurus term： *ensemble learning ,...

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Author keywords (8)： ensemble learning ,  MR image reconstruction ,  compressed sensing ,  posterior mean estimate ,  アンサンブル学習 ,  MR画像再構成 ,  圧縮センシング ,  事後平均推定

JST classification (1)： Medical image processing  (JE04020T)

Terms in the title (7)： 制約 ,  アンサンブル学習 ,  平均 ,  解 ,  近似 ,  MR画像 ,  再構成