| 講演名 | 2012-01-19 L1ノルム最小化に基づく拡散MR画像の撮像時間短縮のためのMPG削減(イメージング・計測,ポスターティーザー1,統計モデルとその応用,医用画像一般) 岩本 和成, 本谷 秀堅, 増谷 佳孝, |
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| 抄録(和) | 高方位分解能イメージング(HARDI)などの拡散MR画像では,多数の移動検出勾配磁場(MPG)を撮像の際に利用することにより水分子の拡散強度分布を取得する.本稿では拡散MRにおける撮像の効率化を目的とし,MPG方向の総数を減らしつつ拡散強度分布の確度分解能の低下を抑制するために,MPG方向の空間配置を最適化する手法を提案する.計測対象を錐体路などに限定する場合,神経線維束の構造が患者間で概ね共通しているため,計測されうる拡散強度分布のパターンが限定される.提案法は少数のMPG方向における計測値を球面放射基底関数(SRBF)により補間する.そして,MPG方向数を減らす前の拡散強度分布と補間後の分布との残差にL1ノルム正則化項を加えたコスト関数を最小化することによりMPG方向の空間配置の最適化を行った.シミュレーションデータと実データに基づく提案法の性能を評価したので報告する. |
| 抄録(英) | The high angular resolution diffusion imaging (HARDI) captures high angular-resolution 3D images of diffusion MR imaging by changing the direction of the motion probing gradient (MPG), along which the strength of water diffusion is mesured. The problem here is that the capturing process is time consuming when many MPGs are applied for making the angular resolution higher. In this article, we propose a method for decreasing the number of MPG directions with keeping the angular resolution higher. Limiting the target to pyramidal tracts, we obtain an optimal set of MPG directions that can realize high angular resolution with small number of the directions. For this purpose, we employ a spherical radial basis functions (SRBF) for interpolating the measurements and obtains the set of MPG directions by minimizing the residuals between the training measurements and the interpolated ones with sparseness regularization. The performance of the proposed method is demonstrated by simulation experiments and by clinical image ones. |
| キーワード(和) | 拡散MRI / 高方位分解能イメージング / HARDI / 組み合わせ最適化 |
| キーワード(英) | diffusion MRI / High Angular Resolution Diffusion Imaging / HARDI / combination optimization |
| 資料番号 | MI2011-83 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | MI |
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| 開催期間 | 2012/1/12(から1日開催) |
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| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Medical Imaging (MI) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | L1ノルム最小化に基づく拡散MR画像の撮像時間短縮のためのMPG削減(イメージング・計測,ポスターティーザー1,統計モデルとその応用,医用画像一般) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | MPG Reduction for Effective Diffusion MR Imaging Based on L1-norm Regularization |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 拡散MRI / diffusion MRI |
| キーワード(2)（和/英） | 高方位分解能イメージング / High Angular Resolution Diffusion Imaging |
| キーワード(3)（和/英） | HARDI / HARDI |
| キーワード(4)（和/英） | 組み合わせ最適化 / combination optimization |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 岩本 和成 / Kazunari IWAMOTO |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学 Nagoya Institute of Technology |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 本谷 秀堅 / Hidekata HONTANI |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学 Nagoya Institute of Technology |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 増谷 佳孝 / Yoshitaka MASUTANI |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 東京大学医学部付属病院 The University of Tokyo Hospital |
| 発表年月日 | 2012-01-19 |
| 資料番号 | MI2011-83 |
| 巻番号（vol） | vol.111 |
| 号番号（no） | 389 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |