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講演抄録/キーワード
講演名 2017-11-09 13:00
CS-SENSE法における事後平均推定近似での学習パラメタの正則化
原田 賢井上真郷早大)・富樫かおり京大IBISML2017-52
抄録 (和) 我々は以前の研究で高速撮像MR画像再構成の手法の一つであるCS-SENSE法をPM推定近似する手法を提案し,評価値を大幅に改善した.しかし,精度の観点でも回帰問題に正則化項を与えていないため過学習が生じている可能性が高い.また,この手法では学習したパラメタの非ゼロ要素数に比例して計算時間が長くなってしまうという問題がある.本研究ではパラメタ学習時にL2-norm正則化やL1-norm正則化,SCAD正則化を導入し,そのときの精度とパラメタをそれぞれ比較した 
(英) We have proposed a method to approximate posterior mean (PM) estimation of the CS-SENSE method, which is one of the techniques of rapid MR image reconstruction in our previous research, and greatly improved the evaluation value. However, from the viewpoint of accuracy, there is a high possibility that over-learning is occurring because the regularization term is not given to the regression problem. Also, this method has a problem that the computation time becomes longer in proportion to the number of non-zero elements of the learned parameter. In this study, L2-norm regularization, L1-norm regularization, and SCAD regularization were introduced for parameter learning, and we compared the number of nonzero elements of the parameters and the accuracy, respectively.
キーワード (和) 高速撮像MRI / 圧縮センシング / CS-SENSE / 事後平均推定 / / / /  
(英) Rapid MR Imaging / Compressed Sensing / CS-SENSE / Posterior Mean Estimate / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 117, no. 293, IBISML2017-52, pp. 131-138, 2017年11月.
資料番号 IBISML2017-52 
発行日 2017-11-02 (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 IBISML2017-52

研究会情報
研究会 IBISML  
開催期間 2017-11-08 - 2017-11-10 
開催地(和) 東京大学 
開催地(英) Univ. of Tokyo 
テーマ(和) 情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2017) 
テーマ(英) Information-Based Induction Science Workshop (IBIS2017) 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 IBISML 
会議コード 2017-11-IBISML 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) CS-SENSE法における事後平均推定近似での学習パラメタの正則化 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Regularization of learning prameters in posterior mean estimate approximation in CS-SENSE method 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 高速撮像MRI / Rapid MR Imaging  
キーワード(2)(和/英) 圧縮センシング / Compressed Sensing  
キーワード(3)(和/英) CS-SENSE / CS-SENSE  
キーワード(4)(和/英) 事後平均推定 / Posterior Mean Estimate  
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) 原田 賢 / Ken Harada / ハラダ ケン
第1著者 所属(和/英) 早稲田大学 (略称: 早大)
Waseda University (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)
Waseda University (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.)
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講演者 第1著者 
発表日時 2017-11-09 13:00:00 
発表時間 150分 
申込先研究会 IBISML 
資料番号 IBISML2017-52 
巻番号(vol) vol.117 
号番号(no) no.293 
ページ範囲 pp.131-138 
ページ数
発行日 2017-11-02 (IBISML) 


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