圧縮センシングを用いた心拍の計測手法における復元精度の評価 EVALUATION OF RECONSTRUCTION ACCURACY OF HEART RATE MONITORING METHOD BASED ON COMPRESSED SENSING

そしてランダムサンプリングしたk空間のデータをスパース変換してRegularization(正則化)という繰り返すことによりノイズを除去し画像を作成するという方法になります。 繰り返しになりますが、ただのスパース画像における全ピクセルの絶対値の合計です。 造影剤の濃染による高速な濃度変化を,高時間分解能により画像上にとらえることが可能となっている。

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圧縮センシングの応用技術“GRASP” 丸山克也(ダイアグノスティックイメージング事業本部MRリサーチ&コラボレーション部)

あとは「k空間の中心を密に充填し、辺縁は少なめ」などです。 次に, 図3 2 では,時間ごとによって任意の数のスポークを使用して画像再構成を行っている。

センシングの世界を変える「圧縮センシング」とは? ハードウェアの分解能をソフトウェアで引き上げる|Motor

圧縮センシングはパラレルイメージングと同様にデータを間引くわけです。

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圧縮センシング Compressed sensing MRI

In this method, we use past signals as a basis instead of searching for a good basis. スポークをGolden-angleの 111. すべての画像は144スポークから再構成された画像となる。

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センシングの世界を変える「圧縮センシング」とは? ハードウェアの分解能をソフトウェアで引き上げる|Motor

スパース変換の種類としてはウェーブレット変換というものが使用されているようです。

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センシングの世界を変える「圧縮センシング」とは? ハードウェアの分解能をソフトウェアで引き上げる|Motor

圧縮センシングではきちんとふたつのピラミッドがわかる。 圧縮センシングでは,画像再構成中にストリークアーチファクトがなくなるまでiterative reconstruction(繰り返し処理)を行い,データを十分得た画像と同等の画像を再現することができる。 【最後に】 ここで紹介したアルゴリズムはラグランジュ関数といい、最適化問題に多用される定番の式です。

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