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講演抄録/キーワード
講演名 2019-03-14 13:30
[ポスター講演]2種類の辞書とBCCB行列の対角化を利用したMR画像再構成
中本和磨藤井皓介北原大地平林 晃立命館大EA2018-112 SIP2018-118 SP2018-74
抄録 (和) 高速撮像MRIにおいて,適応直交辞書と事前冗長辞書という2種類の辞書を用いる高精度な画像再構成手法を提案する.提案手法では,適応辞書に直交性を課すことで対象画像の位相を含む低周波成分を高速に学習する.一方,事前辞書には冗長性を持たせ,振幅画像のみの高周波成分を強調して学習させることで,微細構造の高精度再構成を実現する.更に,画像更新の際に現れる行列がBCCB構造を有することを示し,フーリエ変換によるBCCB行列の対角化を利用して再構成時間を短縮する.実データを用いたシミュレーションにより提案法の有効性を示す. 
(英) We propose a high-quality MR image reconstruction method using both of an adaptive orthogonal dictionary and a pre-trained redundant dictionary. The adaptive dictionary exploits the orthogonality to accelerate the reconstruction speed, and the pre-trained dictionary adopts the redundancy to precisely reconstruct high-frequency components of the magnitude image. The image reconstruction process is further accelerated by using the so-called BCCB (Block Circulant with Circulant Blocks) structure of a matrix, which appears in the process. Simulations using real data demonstrate the effectiveness of the proposed method by comparison to conventional methods.
キーワード (和) 高速撮像MRI / 画像再構成 / 辞書学習 / 圧縮センシング / / / /  
(英) High-Speed MRI / Image Reconstruction / Dictionary Learning / Compressed Sensing / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 118, no. 496, SIP2018-118, pp. 75-80, 2019年3月.
資料番号 SIP2018-118 
発行日 2019-03-07 (EA, SIP, SP) 
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 EA2018-112 SIP2018-118 SP2018-74

研究会情報
研究会 EA SIP SP  
開催期間 2019-03-14 - 2019-03-15 
開催地(和) アイランド ナガサキ(長崎市) 
開催地(英) i+Land nagasaki (Nagasaki-shi) 
テーマ(和) 応用/電気音響,信号処理,音声,一般 
テーマ(英) Engineering/Electro Acoustics, Signal Processing, Speech, and Related Topics 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 SIP 
会議コード 2019-03-EA-SIP-SP 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 2種類の辞書とBCCB行列の対角化を利用したMR画像再構成 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) MR Image Reconstruction Using Two Types of Dictionaries and the Diagonalization of a BCCB Matrix 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 高速撮像MRI / High-Speed MRI  
キーワード(2)(和/英) 画像再構成 / Image Reconstruction  
キーワード(3)(和/英) 辞書学習 / Dictionary Learning  
キーワード(4)(和/英) 圧縮センシング / Compressed Sensing  
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) 中本 和磨 / Kazuma Nakamoto / ナカモト カズマ
第1著者 所属(和/英) 立命館大学 (略称: 立命館大)
Ritsumeikan University (略称: Ritsumeikan Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 藤井 皓介 / Kosuke Fujii / フジイ コウスケ
第2著者 所属(和/英) 立命館大学 (略称: 立命館大)
Ritsumeikan University (略称: Ritsumeikan Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 北原 大地 / Daichi Kitahara / キタハラ ダイチ
第3著者 所属(和/英) 立命館大学 (略称: 立命館大)
Ritsumeikan University (略称: Ritsumeikan Univ.)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 平林 晃 / Akira Hirabayashi / ヒラバヤシ アキラ
第4著者 所属(和/英) 立命館大学 (略称: 立命館大)
Ritsumeikan University (略称: Ritsumeikan Univ.)
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講演者 第1著者 
発表日時 2019-03-14 13:30:00 
発表時間 90分 
申込先研究会 SIP 
資料番号 EA2018-112, SIP2018-118, SP2018-74 
巻番号(vol) vol.118 
号番号(no) no.495(EA), no.496(SIP), no.497(SP) 
ページ範囲 pp.75-80 
ページ数
発行日 2019-03-07 (EA, SIP, SP) 


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