お知らせ 2023年度・2024年度 学生員 会費割引キャンペーン実施中です
お知らせ 技術研究報告と和文論文誌Cの同時投稿施策(掲載料1割引き)について
お知らせ 電子情報通信学会における研究会開催について
お知らせ NEW 参加費の返金について
電子情報通信学会 研究会発表申込システム
講演論文 詳細
技報閲覧サービス
[ログイン]
技報アーカイブ
 トップに戻る 前のページに戻る   [Japanese] / [English] 

講演抄録/キーワード
講演名 2016-11-16 15:00
[ポスター講演]アンサンブル学習を用いたMR画像再構成
笠原勇布井上真郷早大)・富樫かおり京大IBISML2016-58
抄録 (和) MRIでは撮像時間を短縮するために,少数のサンプリングデータからの画像再構
成手法が多数提案されている.しかしながら,画像再構成手法はサンプリングさ
れたデータにより得意不得意が存在する.この問題に対し,数種の画像再構成法
のアンサンブルにより画像の推定を行う.
結果,提案したアンサンブル手法は安定して画質を改善した. 
(英) In order to shorten the magnetic resonance (MR) imaging time, a lot of image reconstruction methods from a small number of sampling data have been proposed.
However, the efficiency of a image reconstruction method generally depends on sampled data.
To solve this problem, we propose the ensemble of several image reconstruction methods.
Results showed the superiority of the proposed method.
キーワード (和) スパースモデリング / 圧縮センシング / アンサンブル学習 / MR画像再構成 / / / /  
(英) Compressed sensing / Ensemble learning / MR image reconstruction / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 116, no. 300, IBISML2016-58, pp. 87-91, 2016年11月.
資料番号 IBISML2016-58 
発行日 2016-11-09 (IBISML) 
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 IBISML2016-58

研究会情報
研究会 IBISML  
開催期間 2016-11-16 - 2016-11-18 
開催地(和) 京都大学 
開催地(英) Kyoto Univ. 
テーマ(和) 情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2016) 
テーマ(英) Information-Based Induction Science Workshop (IBIS2016) 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 IBISML 
会議コード 2016-11-IBISML 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) アンサンブル学習を用いたMR画像再構成 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) An ensemble learning for MR image reconstruction 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) スパースモデリング / Compressed sensing  
キーワード(2)(和/英) 圧縮センシング / Ensemble learning  
キーワード(3)(和/英) アンサンブル学習 / MR image reconstruction  
キーワード(4)(和/英) MR画像再構成 /  
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) 笠原 勇布 / Yufu Kasahara / カサハラ ユウフ
第1著者 所属(和/英) 早稲田大学 (略称: 早大)
WasedaUniversity (略称: Waseda Univ)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 井上 真郷 / Masato Inoue / イノウエ マサト
第2著者 所属(和/英) 早稲田大学 (略称: 早大)
WasedaUniversity (略称: Waseda Univ)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 富樫 かおり / Kaori Togashi / トガシ カオリ
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) / /
第4著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第5著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第6著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第6著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第7著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第7著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第8著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第8著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第9著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第9著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第10著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第10著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第11著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第11著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第12著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第12著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第13著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第13著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第14著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第14著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第15著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第15著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第16著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第16著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第17著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第17著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第18著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第18著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第19著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第19著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第20著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第20著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
講演者 第1著者 
発表日時 2016-11-16 15:00:00 
発表時間 180分 
申込先研究会 IBISML 
資料番号 IBISML2016-58 
巻番号(vol) vol.116 
号番号(no) no.300 
ページ範囲 pp.87-91 
ページ数
発行日 2016-11-09 (IBISML) 


[研究会発表申込システムのトップページに戻る]

[電子情報通信学会ホームページ]


IEICE / 電子情報通信学会