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スパースモデリング

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スパースモデリング英語: Sparse modeling、スパース sparse とは「すかすか」、「少ない」を意味する)または疎性モデリングとは、少ない情報から全体像を的確にあぶり出す科学的モデリング[1]

概要

圧縮センシングの一技法で膨大なビッグデータを解析して大量のデータに埋もれて見えにくくなってしまう有為な情報を抽出したり、法則性を導き出したり、断片的なデータを補完して実状に忠実に再現する[2]地球科学MRI天文学を含む多くの分野で高分解能化に使用される[3][4][5][6]

医用画像に関しての応用は、2002年頃に筑波大学の工藤博幸らのグループによる先駆的研究があり、2007年のカリフォルニア大学バークレー校准教授のMichael Lustigらのグループによる研究を契機として急速に広がった[3]

用途

関連項目

脚注

  1. ^ 情報科学の名探偵! 魔法の数式 スパースモデリング”. NHK. 2016年9月19日閲覧。
  2. ^ 福島孝治、大森敏明、藤堂眞治. “物理モデリングとスパースモデリングの融合による自然法則の抽出”. 2016年9月19日閲覧。
  3. ^ a b 大関真之. “スカスカのデータから知見を見出す救世主?--「スパースモデリング」とは何か - (page 4)”. ASAHI INTERACTIVE, Inc.. 2016年9月19日閲覧。
  4. ^ 駒井武、岡本敦、桑谷立、土屋範芳. “スパースモデリングに基づくデータ駆動解析による地球プロセスモデルの構築”. 2016年9月19日閲覧。
  5. ^ 田中利幸、池田思朗、大関真之. “圧縮センシングにもとづくスパースモデリングへのアプローチ”. 2016年9月19日閲覧。
  6. ^ 本間希樹、植村誠、加藤太一、野上大作. “スパースモデリングを用いた超巨大ブラックホールの直接撮像”. 2016年9月19日閲覧。
  7. ^ スパースモデリングを用いた新しい医用MRI画像の創生”. 2016年9月19日閲覧。
  8. ^ 木川隆則、池谷鉄兵、葛西卓磨. “スパースモデリングによるNMR計測・解析の高速高精度化”. 2016年9月19日閲覧。

文献