2022 Fiscal Year Final Research Report
A new signal reconstruction method combining sparse modeling and optimal interpolation approximation theory
Project/Area Number |
20K04489
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Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Section | 一般 |
Review Section |
Basic Section 21020:Communication and network engineering-related
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Research Institution | Ohu University |
Principal Investigator |
Yuichi Kida 奥羽大学, 薬学部, 准教授 (10405996)
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Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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Keywords | 最適内挿近似 / スパースモデリング / 圧縮センシング / デジタル信号処理 / MRI断層撮影 / NMRスペクトル測定 / X線CT断層撮影 |
Outline of Final Research Achievements |
The construction of a new method that can reconstruct tomographic images and NMR spectra with higher precision than FDA-certified techniques based on sparse modeling has social significance in contributing to the development of medicine and drug discovery by further reducing measurement time. In addition, since the optimum interpolation approximation theory was developed by the applicant, there has been no other research combining it with sparse modeling, and it is academically significant that a clear guideline for the selection method of the weighting function of the optimum interpolation approximation theory is obtained.
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Free Research Field |
デジタル信号処理
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Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
X線CTとMRIによる断層撮影および有機化合物の構造解析に用いるNMRスペクトル測定は医療や創薬に不可欠の技術であり、測定精度の向上と測定時間の短縮の両立が常に求められている。FDA認証を取得したスパースモデリングに基づく技法よりも断層画像やNMRスペクトルを高精度に再構成できる新技法の構築は、測定時間のさらなる短縮につながり医療や創薬の発展に貢献する社会的意義がある。また、最適内挿近似理論は申請者が構築したものであるため、これをスパースモデリングと組み合わせた研究は他に例がなかった事と、最適内挿近似理論の重み関数の選択方法に対する明確な指針が得られる事には学術的な意義がある。
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