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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
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
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PDFダウンロード IT2019-74 SIP2019-87 RCS2019-304

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) /  
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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)
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講演者
発表日時 2020-01-24 13:00:00 
発表時間 25 
申込先研究会 SIP 
資料番号 IEICE-IT2019-74,IEICE-SIP2019-87,IEICE-RCS2019-304 
巻番号(vol) IEICE-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 IEICE-5 
発行日 IEICE-IT-2020-01-16,IEICE-SIP-2020-01-16,IEICE-RCS-2020-01-16 


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