複数のFREBAS展開を用いたMR画像の圧縮センシング(イメージング,統計モデルとその応用,医用画像一般)
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概要
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圧縮センシング(Compressed Sensing)は,信号の分布が信号空間の特定の領域に集中するスパース性を利用して,少数の信号データから画像を再生する方法である.スパース性を導入する関数にはwavelet変換や離散コサイン変換などが利用されている.本研究では,我々が提案するFREBAS展開がWaveletに似たスパース性を有し,かつ展開スケールを任意に設定できる特徴を利用し,FREBAS展開のスケールを変えることによるインコヒーレント性を増強した圧縮センシングについて検討を行った.シミュレーションと実験の結果,FREBAS展開を一度だけ使用する場合に比べて展開時のスケールを変えて複数回行った方が,良好な画質が得られることが確認された.また,wavelet変換と比較してもFREBAS展開の優位性が確認された.
- 2012-01-12
著者
-
伊藤 聡志
宇都宮大学大学院工学研究科知能情報研究部門
-
山田 芳文
宇都宮大学
-
伊藤 聡志
宇都宮大学大学院工学研究科
-
伊藤 聡志
宇都宮大学 工
-
荒井 博俊
宇都宮大学大学院工学研究科情報システム科学専攻
-
荒井 博俊
宇都宮大学大学院 工学研究科 情報システム科学専攻
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