講演抄録/キーワード |
講演名 |
2015-03-02 09:17
L+S行列分離を利用した4次元MRIスパース再構成 ○北上侑乃丞・大西 峻・桝田喜正(千葉大)・松本浩史(千葉大医学部附属病院)・羽石秀昭(千葉大) MI2014-54 |
抄録 |
(和) |
4D-MRIは胸腹部の3次元動態を観察することができ,様々な応用が期待されている.実用化に向けた課題のひとつとして,データ収集に約30分間要することがあげられる.本研究ではデータ収集時間の短縮を目的にk-空間でのエンコード数削減を行う.エンコード数削減により,エリアシングアーチファクトが発生する.そこで我々は少ない信号数から4次元情報を利用したスパース再構成を行った.効果確認のためにレトロスペクティブなシミュレーション実験を実行した.従来の撮影法で得られた理想画像,予め取得された4D-MRIのデータセットから3倍の高速化を想定してエンコード数削減を行った0埋め再構成像,低ランク要素とスパース要素の分離を利用したL+S再構成像を比較した.L+S再構成像ではノイズが低減し,理想画像に近い構造が確認できた. |
(英) |
4D-MRI can visualize and quantify the three-dimensional dynamics of the thoracoabdominal respiratory movement and allows us various applications. However, one of the problems is long data collection time, approximately 30 minutes. In this study, we assume to reduce the number of the encoding in the k- space to shorten the data collection time. In order to maintain the image quality, we use an image reconstruction method based on low-rank plus sparse matrix decomposition (L+S). We performed a simulation experiment where the encoded data was reduced to one-third of full sampling. We then compared the ideal image reconstructed with full sampling data, the image reconstructed by the conventional method for the k-space data filling the missing space with zero, and the image reconstructed by the L+S reconstruction method. From the images, we confirmed that L+S reconstruction can reduce the noise and provide image quality similar to the ideal image. |
キーワード |
(和) |
4D-MRI / 圧縮センシング / 画像再構成 / スパース性 / 低ランク構造 / L+S行列分離 / / |
(英) |
4D-MRI / compressive sensing / image reconstruction / sparseness / low-rank structure / L+S matrix decomposition / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 114, no. 482, MI2014-54, pp. 7-11, 2015年3月. |
資料番号 |
MI2014-54 |
発行日 |
2015-02-23 (MI) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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MI2014-54 |