| 講演名 | 2019-03-14 ［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(立命館大), 藤井 皓介(立命館大), 北原 大地(立命館大), 平林 晃(立命館大), |
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| 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． |
| 抄録(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 |
| キーワード(英) | High-Speed MRI / Image Reconstruction / Dictionary Learning / Compressed Sensing |
| 資料番号 | EA2018-112,SIP2018-118,SP2018-74 |
| 発行日 | 2019-03-07 (EA, SIP, SP) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | EA / SIP / SP |
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| 開催期間 | 2019/3/14(から2日開催) |
| 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 |
| 委員長氏名（和） | 島内 末廣(金沢工大) / 村松 正吾(新潟大) / 山下 洋一(立命館大) |
| 委員長氏名（英） | Suehiro Shimauchi(Kanazawa Inst. of Tech.) / Shogo Muramatsu(Niigata Univ.) / Yoichi Yamashita(Ritsumeikan Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 古家 賢一(大分大) / 渡邉 貫治(秋田県立大) / 相川 直幸(東京理科大) / 林 和則(阪市大) / 李 晃伸(名工大) |
| 副委員長氏名（英） | Kenichi Furuya(Oita Univ.) / Kanji Watanabe(Akita Pref. Univ.) / Naoyuki Aikawa(TUS) / Kazunori Hayashi(Osaka City Univ) / Akinobu Ri(Nagoya Inst. of Tech.) |
| 幹事氏名（和） | 武岡 成人(静岡理工科大) / 松井 健太郎(NHK) / 渡邊 修(拓殖大) / 中本 昌由(広島大学) / 南條 浩輝(京大) / 坂野 秀樹(名城大) |
| 幹事氏名（英） | Shigeto Takeoka(Shizuoka Inst. of Science and Tech.) / Kentaro Matsui(NHK) / Osamu Watanabe(Takushoku Univ.) / Masayoshi Nakamoto(Hiroshima Univ.) / Hiroaki Nanjo(Kyoto Univ.) / Hideki Banno(Meijo Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 井本 桂右(立命館大) / 森川 大輔(富山県立大) / 小西 克巳(法政大) / 何 宜欣(拓殖大) / 郡山 知樹(東工大) / 小橋川 哲(NTT) |
| 幹事補佐氏名（英） | Keisuke Imoto(Ritsumeikan Univ.) / Daisuke Morikawa(Toyama Pref Univ.) / Katsumi Konishi(Hosei Univ.) / hyihsin(Takushoku Univ.) / Tomoki Koriyama(Tokyo Inst. of Tech.) / Satoshi Kobashikawa(NTT) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Engineering Acoustics / Technical Committee on Signal Processing / Technical Committee on Speech |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | ［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 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | [Poster Presentation] MR Image Reconstruction Using Two Types of Dictionaries and the Diagonalization of a BCCB Matrix |
| サブタイトル（和） | |
| 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 |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 中本 和磨 / Kazuma Nakamoto |
| 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） | 藤井 皓介 / Kosuke Fujii |
| 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） | 北原 大地 / Daichi Kitahara |
| 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） | 平林 晃 / Akira Hirabayashi |
| 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.) |
| 発表年月日 | 2019-03-14 |
| 資料番号 | EA2018-112,SIP2018-118,SP2018-74 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | EA-495,SIP-496,SP-497 |
| ページ範囲 | pp.75-80(EA), pp.75-80(SIP), pp.75-80(SP), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2019-03-07 (EA, SIP, SP) |