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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2015-03-03 10:10 圧縮センシング法による頭部MRアンギオ画像再構成 ～ 3種類の異なる正則化項を用いた評価 ～ ○山本 憲・藤本晃司・伏見育崇・岡田知久・佐野 圭・田中利幸・富樫かおり（京大）  MI2014-93 |
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| 抄録 | （和） | 圧縮センシング法を用いた頭部MRアンギオ画像再構成での正則化項による再構成画像の違いについて評価を行った。フルサンプリングデータに対し、収集率の異なる155種類の収集マスクを適用し、10〜53％にアンダーサンプリングしたデータを作成し、NESTA法を用いて画像再構成を行った。正則化項には、画素値のL1ノルム、ウェーブレット係数のL1ノルム、total variationの３種類を個別に用いた。再構成画像の評価には、視覚評価及びvessel brain ratioを定義して用いた。視覚評価では、収集率15％以下のデータから画像再構成を行った場合に明らかな画像劣化が認められた。vessel brain ratioは画素値のL1ノルムを用いた再構成が他の正則化項を用いた場合より有意に高値を示した。圧縮センシング法を用いた頭部MRアンギオ画像再構成では、サンプリング率25~30％で十分と考えられた。正則化項に画素値のL1ノルムを用いる方法が他２者よりも優れていた。 |
| （英） | Three different regularization terms, L1-norm of signal intensity, L1-norm of wavelet coefficients, and total variation, in compressed-sensing-based image reconstruction from undersampled time-of-flight magnetic resonance angiography (TOF-MRA) data were evaluated. Undersampled data with sampling rates from 10 % to 53 % were created by applying 155 sampling masks to full-sampled data, and NESTA was used in image reconstruction. In qualitative visual evaluation, subtle but distinct difference was noted among them. In quantitative analysis, we defined vessel-brain-ratio as the measure. Reconstruction with L1-norm of signal intensity as the regularization term showed the largest vessel-brain-ratio and acquisition of 30 % of k-space data seemed sufficient for image reconstruction. Reconstruction with less than 15 % of full-sampled data resulted in visible image degradation. In conclusion, acceptable image quality can be achieved by data with sampling rate of 25-30 % for TOF-MRA image reconstruction and L1-norm of signal intensity should be a choice for the regularization term in compressed-sensing-based TOF-MRA image reconstruction. | |
| キーワード | （和） | 圧縮センシング / MRアンギオ / L1ノルム / ウェーブレット / / / / |
| （英） | compressed sensing / MRA / L1 norm / wavelet / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 114, no. 482, MI2014-93, pp. 189-192, 2015年3月. | |
| 資料番号 | MI2014-93 | |
| 発行日 | 2015-02-23 (MI) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | MI2014-93 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | MI |
| 開催期間 | 2015-03-02 - 2015-03-03 |
| 開催地（和） | 石垣島 ホテルミヤヒラ |
| 開催地（英） | Hotel Miyahira |
| テーマ（和） | 多元計算解剖学の創成，医用画像工学の最先端，一般 |
| テーマ（英） | Creation of multidisciplinary computational anatomy, Forefront of medical image engineering, General topics in medical imaging |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | MI |
| 会議コード | 2015-03-MI |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 圧縮センシング法による頭部MRアンギオ画像再構成 |
| サブタイトル（和） | 3種類の異なる正則化項を用いた評価 |
| タイトル（英） | TOF-MRA image reconstruction by compressed sensing technique |
| サブタイトル（英） | comparison of three different regularization techniques |
| キーワード(1)（和/英） | 圧縮センシング / compressed sensing |
| キーワード(2)（和/英） | MRアンギオ / MRA |
| キーワード(3)（和/英） | L1ノルム / L1 norm |
| キーワード(4)（和/英） | ウェーブレット / wavelet |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 山本 憲 / Akira Yamamoto / ヤマモト アキラ |
| 第1著者 所属（和/英） | 京都大学 (略称： 京大) Kyoto University (略称： Kyoto Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 藤本 晃司 / Koji Fujimoto / フジモト コウジ |
| 第2著者 所属（和/英） | 京都大学 (略称： 京大) Kyoto University (略称： Kyoto Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 伏見 育崇 / Yasutaka Fushimi / フシミ ヤスタカ |
| 第3著者 所属（和/英） | 京都大学 (略称： 京大) Kyoto University (略称： Kyoto Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 岡田 知久 / Tomohisa Okada / オカダ トモヒサ |
| 第4著者 所属（和/英） | 京都大学 (略称： 京大) Kyoto University (略称： Kyoto Univ.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 佐野 圭 / Kei Sano / サノ ケイ |
| 第5著者 所属（和/英） | 京都大学 (略称： 京大) Kyoto University (略称： Kyoto Univ.) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | 田中 利幸 / Toshiyuki Tanaka / タナカ トシユキ |
| 第6著者 所属（和/英） | 京都大学 (略称： 京大) Kyoto University (略称： Kyoto Univ.) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） | 富樫 かおり / Kaori Togashi / トガシ カオリ |
| 第7著者 所属（和/英） | 京都大学 (略称： 京大) Kyoto University (略称： Kyoto Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2015-03-03 10:10:00 |
| 発表時間 | 12分 |
| 申込先研究会 | MI |
| 資料番号 | MI2014-93 |
| 巻番号（vol） | vol.114 |
| 号番号（no） | no.482 |
| ページ範囲 | pp.189-192 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2015-02-23 (MI) |
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