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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2020-01-24 13:00 NMRS信号のスパース性に基づいたデノイジング手法の提案 ○久保田 悟（東京理科大）・雨車和憲（工学院大）・田中勇帆・菅 宣理・古川利博（東京理科大）  IT2019-74 SIP2019-87 RCS2019-304 |
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| 抄録 | （和） | 核磁気共鳴分光法（Nuclear Magnetic Resonance Spectroscopy:NMRS）は有機化合物の分析をはじめとする化学的および生理学的な基礎研究において非常に有用である．しかし，信号対雑音比（Signal-to-Noise Ratio:SNR）が低いという問題をもっており，繰り返し測定した結果の積算平均を取ることでSNRを上げるということが行われている．測定の高効率化や，経時変化の大きな試料への測定に対応させるためにも，効果的なデノイジング手法が求められる．本研究では，NMRSによって観測される自由誘導減衰（Free Induction Decay:FID）信号をフーリエ変換することで得られる波長スペクトルはスパースであり，さらにそれをN階微分してもスパース性を保つことに着目したデノイジング手法を提案する．本発表ではこれらのシミュレーション結果を報告する． |
| （英） | Nuclear magnetic resonance spectroscopy (NMRS) is very useful in basic chemical and physiological research, including the analysis of organic compounds. However, there is a problem that the signal-to-noise ratio (SNR) is low, and it has been practiced to increase the SNR by taking the integrated average of the results of repeated measurements. An effective denoising method is required to improve the efficiency of measurement and to measure samples with large changes over time. In this study, we propose, the denoising method focused on the fact that the wavelength spectrum obtained by Fourier transforming the free induction decay (FID) signal observed by NMRS is sparse, and that it maintains the sparseness even if it is N-order differentiated. In this presentation, we report these simulation results. | |
| キーワード | （和） | スパースモデリング / NMR / デノイジング / / / / / |
| （英） | Sparse Modeling / NMR / Denoising / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 119, no. 377, SIP2019-87, pp. 221-225, 2020年1月. | |
| 資料番号 | SIP2019-87 | |
| 発行日 | 2020-01-16 (IT, SIP, RCS) | |
| 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 | IT2019-74 SIP2019-87 RCS2019-304 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IT SIP RCS |
| 開催期間 | 2020-01-23 - 2020-01-24 |
| 開催地（和） | 広島市青少年センター |
| 開催地（英） | Hiroshima City Youth Center |
| テーマ（和） | 無線通信のための信号処理，学習，数理，情報理論および一般 |
| 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 | 2020-01-IT-SIP-RCS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | NMRS信号のスパース性に基づいたデノイジング手法の提案 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Proposal of Denoising Method Based on Sparseness of NMRS Signals |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | スパースモデリング / Sparse Modeling |
| キーワード(2)（和/英） | NMR / NMR |
| キーワード(3)（和/英） | デノイジング / Denoising |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| 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） | 久保田 悟 / Satoru Kubota / クボタ サトル |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京理科大学 (略称： 東京理科大) Tokyo University of Science (略称： TUS) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 雨車 和憲 / Kazunori Uruma / ウルマ カズノリ |
| 第2著者 所属（和/英） | 工学院大学 (略称： 工学院大) Kogakuin University (略称： Kogakuin) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 田中 勇帆 / Yuuho Tanaka / タナカ ユウホ |
| 第3著者 所属（和/英） | 東京理科大学 (略称： 東京理科大) Tokyo University of Science (略称： TUS) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 菅 宣理 / Norisato Suga / スガ ノリサト |
| 第4著者 所属（和/英） | 東京理科大学 (略称： 東京理科大) Tokyo University of Science (略称： TUS) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 古川 利博 / Toshihiro Furukawa / フルカワ トシヒロ |
| 第5著者 所属（和/英） | 東京理科大学 (略称： 東京理科大) Tokyo University of Science (略称： TUS) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2020-01-24 13:00:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | SIP |
| 資料番号 | IT2019-74, SIP2019-87, RCS2019-304 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | no.376(IT), no.377(SIP), no.378(RCS) |
| ページ範囲 | pp.221-225 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2020-01-16 (IT, SIP, RCS) |
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