Medical Imaging Technology
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34 巻 , 4 号
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特集/医用イメージングにおける圧縮センシングとその周辺
  • 町田 好男
    34 巻 (2016) 4 号 p. 175-176
    公開日: 2016/09/25
    ジャーナル 認証あり
  • 酒井 智弥
    34 巻 (2016) 4 号 p. 177-185
    公開日: 2016/09/25
    ジャーナル 認証あり
    高次元データにはその内訳や特徴を簡潔に表現できる性質があり,スパース性とよばれている.圧縮センシングは,スパース性をセンシングの低コスト化・高性能化に生かす技法である.スパース解をもつ連立一次方程式として定式化される基本的な圧縮センシングについては,ランダム観測とスパース再構成の理論の進展と共に,凸緩和に基づくさまざまなスパース解法も考案されている.一方,画像の圧縮センシングでは,エッジなど画像から抽出した特徴がスパース性をもつように画像を再構成するアルゴリズムの設計が求められる.そのような画像再構成を等式制約付き最適化問題として適切に定式化すると,実用的なアルゴリズムを合理的に導出する手段がある.
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  • 工藤 博幸
    34 巻 (2016) 4 号 p. 186-197
    公開日: 2016/09/25
    ジャーナル 認証あり
    低線量CT・スパースビューCT・インテリアCT(ローカルCT)の3つの新方式CTが考案され,現在おのおのに対応する画像再構成法の研究が進められている.本論文では,X線を心臓や乳房など小さな検査の関心領域(ROI: region of interest)のみに照射した不完全な投影データからROIの画像再構成を行い,低被曝や測定簡略化を実現するインテリアCTの画像再構成を取りあげ,特に2000年代後半に発見されブレークスルーとなった2種類の厳密解法(非圧縮センシング厳密解法と圧縮センシング厳密解法)について解説する.
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  • 町田 好男
    34 巻 (2016) 4 号 p. 198-202
    公開日: 2016/09/25
    ジャーナル 認証あり
    磁気共鳴イメージング(MRI)装置は圧縮センシングを適用しやすいシステムである.その理由としては,MRイメージング技術の撮像の自由度がきわめて高いこと,そして多彩な情報が高次元データとして取得可能であることが挙げられる.撮像時間の短縮が重要なMRIにとってはきわめて魅力的な技術となっている.当初MRI撮像の高速化は,パルスシーケンスという言葉に代表されるMRI固有の技術を中心として発展したが,近年,情報技術を取り入れた画像生成手法の重要性が高まっている.本稿では本特集の主要テーマである圧縮センシングMRIのほかに,MRフィンガープリンティングとよばれる新手法等も紹介し,現在も発展を続けるMR高速撮像の技術動向の一端について述べたい.
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  • 伊藤 聡志
    34 巻 (2016) 4 号 p. 203-208
    公開日: 2016/09/25
    ジャーナル 認証あり
    一般的なMRI撮像ではほとんどの場合で逆フーリエ変換を基本とした画像再構成が行われるが,圧縮センシングを導入する場合は,画像をスパース化する関数やL1ノルム最小化問題を解くアルゴリズムなど選択肢が多く,再生像の品質は再構成手法に左右される.本論文では,位相を含んだMR画像に圧縮センシングを応用する問題において反復的閾値法と交互方向乗数法(alternating direction method of multipliers; ADMM)の比較,ならびに画像のスパース化変換をマルチスケール化する効果について検討を行った.再構成シミュレーションの結果,交互方向乗数法を使用し,かつスパース化変換をマルチスケール化する方法において最も高い信号対雑音比が得られることを確認した.
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  • 岩本 祐太郎, 陳 延偉
    34 巻 (2016) 4 号 p. 209-216
    公開日: 2016/09/25
    ジャーナル 認証あり
    超解像技術は低解像度画像(観測信号)から高解像度画像(原信号)を推定する一種の逆問題である.超解像技術は大きく,マルチフレーム再構成型超解像技術とシングルフレーム事例型(または学習型)超解像技術に大別される.マルチフレーム超解像技術は,複数回の観測を繰り返し得られた複数枚の低解像度画像を位置合わせ(サブピクセルレベル)後,それらを融合することにより高解像度画像を再構成する.観測された信号数(方程式数,画素数)は推定したい信号数(画素数)より少なく,劣決定問題であることが多いことから,何らかの事前知識(正則化項)を導入して解の最適化を図っている.ここで,事前知識として解に関するスパース性を導入した場合,圧縮センシングの枠組みと同じになる.一方,シングルフレーム超解像技術は,事前に用意した学習データ群(低解像度画像と高解像度画像のペア)を用いて低解像度画像と高解像度画像間の対応関係を学習し,その対応関係を用いて入力された低解像度画像に対応する高解像度画像を推定している.本稿では,医用画像の画質改善の応用事例としてスパース正則化を事前知識として導入したマルチフレーム超解像とシングルフレーム超解像手法について紹介する.
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サーベイ論文
  • 菅 幹生
    34 巻 (2016) 4 号 p. 217-226
    公開日: 2016/09/25
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    医師は触診により,疾患の存在や進展による組織の力学的性質の変化を評価することができる.生体組織の力学的性質を磁気共鳴画像装置(magnetic resonance imaging; MRI)を用いて非侵襲的かつ定量的に画像化する手法として,MRエラストグラフィ(MR elastography; MRE)がある.典型的なMREシステムでは,外部加振装置により生体組織内に弾性波を発生させ,位相コントラスト法により時間的に変化する組織内の弾性波分布を速写し,弾性算出法により弾性波画像から粘弾性分布を画像化する.これらMREを構成する3つの要素は,MRE発表から20年をかけて改良されており,互いに深く依存している.また,改良によりさまざまな器官を撮像対象とした検討が進み,力学的性質が疾患の病期判定や鑑別に有効であることが示されている.本稿では,MREの原理と技術,臨床応用について述べる.
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