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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2018-05-17 15:15 階層的スパース正則化とハード制約を利用したOCTボリュームデータ復元の検討 ○村松正吾・長山知司・崔 森悦（新潟大）・小野峻佑（東工大）・太田 岳・任 書晃・日比野 浩（新潟大）  SIP2018-3 IE2018-3 PRMU2018-3 MI2018-3 |
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| 抄録 | （和） | 本稿では，光干渉断層撮影（OCT）データのための新たな復元モデルを提案する．OCTは，近赤外レーザーを利用して数$mu$mスケールの断層画像を取得する測定技術である．筆者らは，蝸牛内の感覚上皮帯のメカニズムを深く理解するために，モルモットの有毛細胞を生体内で動的断層撮像に取り組み，多周波掃引（MS）全視野(en-face)OCT装置を開発している．現在，反射光が非常に弱いという問題に直面しており，ノイズに埋もれた反射率分布を推定するために画像処理の活用を検討している．文献[1]では，同復元問題を反射率分布に対するハード制約を用いたスパース正則化最小二乗問題に帰着させた．本研究ではさらに，潜在屈折率分布に対する正則化とハード制約をモデルに導入することを提案する．人工データに対するシミュレーションにより本提案法の有効性を確認する． |
| （英） | This work proposes a novel restoration method for optical coherence tomography (OCT) data. OCT is a measurement technique that acquires a tomographic image in the order of a few $mu$m scale by using a near infrared laser. In order to deeply understand the mechanism of sensory epithelium in cochlear, the authors are working on dynamic tomographic imaging of hair cells of guinea pig in vivo and develop a multi-frequency swept (MS) enface OCT device. Currently, the device faces to a problem that the reflected light is quite weak, and a help of image processing is demanded to estimate the reflectional distribution hidden in noise. In the article cite{icassp2018}, a restoration method is given by reducing the problem to a regularized least squares one with a hard constraint for reflections. This work further proposes to introduce another regularization and constraint for the latent refractive index distribution. The significance of the proposed model is verified by simulation on artificial data. | |
| キーワード | （和） | ボリュームデータ復元 / 主-双対近接分離法 / スパース正則化 / ハード制約 / BM4D / OCT / / |
| （英） | Volumetric data restoration / Primal-dual proximal splitting method / Sparse regularization / Hard constraint / BM4D / OCT / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 118, no. 33, SIP2018-3, pp. 7-12, 2018年5月. | |
| 資料番号 | SIP2018-3 | |
| 発行日 | 2018-05-10 (SIP, IE, PRMU, 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 | SIP2018-3 IE2018-3 PRMU2018-3 MI2018-3 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU MI IE SIP |
| 開催期間 | 2018-05-17 - 2018-05-18 |
| 開催地（和） | 岐阜大学 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 医療・介護・福祉・健康・スポーツのための信号・画像解析と理解 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SIP |
| 会議コード | 2018-05-PRMU-MI-IE-SIP |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 階層的スパース正則化とハード制約を利用したOCTボリュームデータ復元の検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | On OCT Volumetric Data Restoration via Hierarchical Sparsity and Hard Constraint |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | ボリュームデータ復元 / Volumetric data restoration |
| キーワード(2)（和/英） | 主-双対近接分離法 / Primal-dual proximal splitting method |
| キーワード(3)（和/英） | スパース正則化 / Sparse regularization |
| キーワード(4)（和/英） | ハード制約 / Hard constraint |
| キーワード(5)（和/英） | BM4D / BM4D |
| キーワード(6)（和/英） | OCT / OCT |
| 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） | 村松 正吾 / Shogo Muramatsu / ムラマツ ショウゴ |
| 第1著者 所属（和/英） | 新潟大学 (略称： 新潟大) Niigata University (略称： Niigata Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 長山 知司 / Satoshi Nagayama / ナガヤマ サトシ |
| 第2著者 所属（和/英） | 新潟大学 (略称： 新潟大) Niigata University (略称： Niigata Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 崔 森悦 / Samuel Choi / チョエ サムエル |
| 第3著者 所属（和/英） | 新潟大学 (略称： 新潟大) Niigata University (略称： Niigata Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 小野 峻佑 / Shunsuke Ono / オノ シュンスケ |
| 第4著者 所属（和/英） | 東京工業大学 (略称： 東工大) Tokyo Institute of Technology (略称： Tokyo Institute of Tech.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 太田 岳 / Takeru Ota / オオタ タケル |
| 第5著者 所属（和/英） | 新潟大学 (略称： 新潟大) Niigata University (略称： Niigata Univ.) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | 任 書晃 / Fumiaki Nin / ニン フミアキ |
| 第6著者 所属（和/英） | 新潟大学 (略称： 新潟大) Niigata University (略称： Niigata Univ.) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） | 日比野 浩 / Hiroshi Hibino / ヒビノ ヒロシ |
| 第7著者 所属（和/英） | 新潟大学 (略称： 新潟大) Niigata University (略称： Niigata Univ.) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2018-05-17 15:15:00 |
| 発表時間 | 30分 |
| 申込先研究会 | SIP |
| 資料番号 | SIP2018-3, IE2018-3, PRMU2018-3, MI2018-3 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | no.33(SIP), no.34(IE), no.35(PRMU), no.36(MI) |
| ページ範囲 | pp.7-12 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2018-05-10 (SIP, IE, PRMU, MI) |
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