センサアレイによる磁気粒子イメージングにおけるLISTAを用いた高速画像再構成

カテゴリ：研究会(論文単位)

論文No：MAG25102

グループ名：【A】基礎・材料・共通部門 マグネティックス研究会

発行日：2025/9/8

タイトル(英語)：Fast Image Reconstruction Using LISTA in Magnetic Particle Imaging with Sensor Array

著者名：松下 智紀(九州大学),吉田 敬(九州大学),笹山 瑛由(九州大学)

著者名(英語)： Tomoki Matsushita(Kyushu University),Takashi Yoshida(Kyushu University),Teruyoshi Sasayama(Kyushu University)

キーワード：イメージング,磁性ナノ粒子,磁気粒子イメージング,ＬＩＳＴＡ,逆問題解析,ディープラーニング,Imaging,Magnetic Nanoparticle,Magnetic Particle Imaging,LISTA,Inverse Problem Analysis,Deep Learning

要約(日本語)：我々は傾斜磁界を用いず、センサアレイで得た信号に基づく磁気粒子イメージングの研究を行っている。システム行列をシミュレーションにより生成することで再構成結果の高空間分解能化が可能だが、計算コストが増大する。本稿ではディープラーニングに基づく再構成手法であるLISTAを導入し、計算コストの削減を検討する。その結果、シミュレーションで生成したサンプルに対し、ADMMよりも高速に再構成を行うことができた。

要約(英語)：We conduct research on magnetic particle imaging without using a selection field, based on signals measured via multiple channels. Although high spatial resolution reconstruction is possible using a simulated system matrix, the computational cost increases. This study uses Learned Iterative Shrinkage-Thresholding Algorithm (LISTA) to reduce the cost and achieves faster reconstruction compared to ADMM.

本誌：2025年9月11日-2025年9月12日マグネティックス研究会

本誌掲載ページ：51-56p

原稿種別：日本語

PDFファイルサイズ：1,437Kバイト