2016 Fiscal Year Annual Research Report
Fast NMR data acquisition using advanced signal estimation for in-cell NMR
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25840018
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
角越 和也 東京大学, 大学院情報学環・学際情報学府, 特任助教 (90431832)
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| Project Period (FY) |
2013-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | NMR / 核磁気共鳴 / 信号処理 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、核磁気共鳴(NMR)法を用いた分子構造情報の取得に要する計測を、圧縮センシングと呼ばれる信号推定手法を用いて高速化し、経時変化の激しい分子についても高精度な構造情報の取得を可能にすることを目的とする。
期間を通じて行った主な内容は、(1)少数の標本点データから圧縮センシングの技術を用いて信号を推定する基礎プログラムの開発、(2)そこで用いる、NMR計測データ空間から疎な表現空間への写像を行う基底を複数検討することによる、より効果的な推定を可能にする基底の探索、(3)推定における最適化の目的関数にNMR信号の特性を考慮した変更(不自然なノイズを減らすための追加の正則化項の導入、測定データが位相補正されていることを仮定した、表現空間における値の制約の導入)を施すことによる性能改善、(4)対象データの性質に応じて調整を必要とする、最適化の目的関数の各項の重みを与えるパラメータについて、その調整作業を助けるための半自動的チューニングプログラムの開発、(5)実際のNMR測定データ、ならびに人工的に作成したデータを用いた性能評価である。
本年度は、その中でも特に(4)における改良を行った。前年度までに作成したプロトタイプにおいては、チューニング過程における繰り返し計算に要する時間が非常に長いという問題があった。そのため、その計算時間を短縮する手法を開発した。具体的に述べると、チューニングを行う際は、所望の信号の量になるように、パラメータを調整しながら推定計算の繰り返しを行うが、その各推定計算の中間過程において、最終的に得られると想定される信号の量の予測を行い、その予測値に基づいてパラメータの調整を行い、次の繰り返しに移ることにより、つまり、各推定計算を途中で切り上げることにより、総計算時間の短縮を図る手法を検討し、その実装ならびに効果の確認を行った。
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