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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2017-02-19 11:20 ［ポスター講演］4D-MRIの圧縮センシング ～ 画像再構成アルゴリズムの高速化 ～ ○望月浩平・酒井智弥（長崎大）・北上侑乃丞・羽石秀昭（千葉大）  PRMU2016-181 CNR2016-48 |
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| 抄録 | （和） | 本研究は3次元医用動画像（4D-MR画像）の撮像時間を短縮する圧縮センシングにおける画像再構成の高速化を目的とする．4D-MR画像の呼吸による緩やかな変動には冗長性があり，心拍に伴う血流等には時空間的なスパース性がある．これらの性質をもつ動画像を$k$空間の少数の観測値から再構成する問題は線形制約付き凸最適化問題として定式化できる．本研究では，この最適化問題を解くアルゴリズムをADMM (Alternating direction method of multiplers)から導出し，計算量と再構成誤差についてISTA(Iterative soft thresholding algorithm)に基づくOtazoらの手法と比較評価する． |
| （英） | This work aims to reduce measurement time and improve the computational efficiency of four-dimensional magnetic resonance imaging (4D-MRI) via a compressed sensing technique.Respiration and systemic circulation induce redundant and sparse image variations, respectively.The 4D-MRI from undersampled $k$-space data can therefore be posed as a linearly constrained convex optimization problem of finding low-rank and sparse matrices corresponding to the redundant and sparse components of 4D-MR images.We derive an algorithm of solving this optimization problem from ADMM,and compare its computational performance with conventional ISTA. | |
| キーワード | （和） | 圧縮センシング / ADMM / 4D-MRI / 凸最適化 / / / / |
| （英） | Compressed Sensing / ADMM / 4D-MRI / Convex Optimization / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 116, no. 461, PRMU2016-181, pp. 159-160, 2017年2月. | |
| 資料番号 | PRMU2016-181 | |
| 発行日 | 2017-02-11 (PRMU, CNR) | |
| 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 | PRMU2016-181 CNR2016-48 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU CNR |
| 開催期間 | 2017-02-18 - 2017-02-19 |
| 開催地（和） | 北海道大学 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 実世界センシングと応用 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | PRMU |
| 会議コード | 2017-02-PRMU-CNR |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 4D-MRIの圧縮センシング |
| サブタイトル（和） | 画像再構成アルゴリズムの高速化 |
| タイトル（英） | Compressed Sensing for 4D-MRI |
| サブタイトル（英） | Fast Algorithm of Image Reconstruction |
| 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） | ADMM / ADMM |
| キーワード(3)（和/英） | 4D-MRI / 4D-MRI |
| キーワード(4)（和/英） | 凸最適化 / Convex Optimization |
| 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） | 望月 浩平 / Kohei Mochizuki / モチヅキ コウヘイ |
| 第1著者 所属（和/英） | 長崎大学 (略称： 長崎大) Nagasaki University (略称： Nagasaki Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 酒井 智弥 / Tomoya Sakai / サカイ トモヤ |
| 第2著者 所属（和/英） | 長崎大学 (略称： 長崎大) Nagasaki University (略称： Nagasaki Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 北上 侑乃丞 / Yukinojo Kitakami / キタカミ ユキノジョウ |
| 第3著者 所属（和/英） | 千葉大学 (略称： 千葉大) Chiba University (略称： Chiba Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 羽石 秀昭 / Hideaki Haneishi / |
| 第4著者 所属（和/英） | 千葉大学 (略称： 千葉大) Chiba University (略称： Chiba Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2017-02-19 11:20:00 |
| 発表時間 | 40分 |
| 申込先研究会 | PRMU |
| 資料番号 | PRMU2016-181, CNR2016-48 |
| 巻番号（vol） | vol.116 |
| 号番号（no） | no.461(PRMU), no.462(CNR) |
| ページ範囲 | pp.159-160 |
| ページ数 | 2 |
| 発行日 | 2017-02-11 (PRMU, CNR) |
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