講演抄録/キーワード |
講演名 |
2018-11-05 15:10
[ポスター講演]MR画像再構成における複数の画像事前分布を組み合わせた事後平均近似解 ○久保田菜々子・原田 賢(早大)・藤本晃司・岡田知久(京大)・井上真郷(早大) IBISML2018-47 |
抄録 |
(和) |
MR画像再構成においては,画像事前分布を複数組み合わせることが良いとされているが,最適な重みの組み合わせを交差検証法により求めることは組み合わせ数が指数的に増加することから大変であった.本研究では,アンサンブル学習によりこの問題を解決する.さらに,推定解に事後平均の近似解という意味づけを行う.結果,計算量のオーダーを増加させることなく再構成画像の精度(平均二乗誤差)向上を達成した. |
(英) |
In the MR image reconstruction, combining multiple image prior distributions is preferred to obtain better results, but finding the optimal combination of prior weights by the cross-validation method is difficult because the number of combinations increases exponentially w.r.t. the number of priors. In this manuscript, we solve this problem by the ensemble learning. Furthermore, we give meaning to this solution as an approximate of the posterior mean. As a result, the accuracy (mean square error) of reconstructed images was improved without increasing the order of the calculation cost. |
キーワード |
(和) |
MR画像再構成 / 圧縮センシング / 事後平均推定 / アンサンブル学習 / / / / |
(英) |
MR image reconstruction / compressed censing / posterior mean estimate / ensemble learning / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 118, no. 284, IBISML2018-47, pp. 23-28, 2018年11月. |
資料番号 |
IBISML2018-47 |
発行日 |
2018-10-29 (IBISML) |
ISSN |
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) |
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