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sparsity MRI(compressed sensing) MRIにおけるcompressed sensingの基礎
玉田 大輝
1
1山梨大学 医学部先端医用画像学講座
キーワード:
MRI
,
アルゴリズム
,
データ圧縮
,
ウェーブレット解析
Keyword:
Algorithms
,
Magnetic Resonance Imaging
,
Data Compression
,
Wavelet Analysis
pp.960-965
発行日 2019年8月26日
Published Date 2019/8/26
DOI https://doi.org/10.18885/J01843.2019335229
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圧縮センシング(compressed sensing;CS)は、少ない収集信号から信号を復元する技術である1,2)。これをMRIへ応用した技術(CS-MRI)は、短い撮像時間で高画質なMR画像を得る画期的な手法である3,4)。近年では、主要なベンダーの装置にCSが搭載されており、ルーチンで活用している施設も多いと思われる。容易な使用が可能となった一方で、その中身の理解が困難になっている。本稿では、数式を用いずに、主に図を使ったCSの原理解説を行う。なお、本稿では直感的な理解を優先した説明を行っているため、実際の装置上の仕組みと異なっている点がある。
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