@techreport{oai:kanazawa-u.repo.nii.ac.jp:00045683,
 month = {Jun},
 note = {本研究では、医療画像処理アルゴリズムとして，スパースコーディングに基づくＸ線画像のためのノイズ除去手法を開発し，実用化に向けてハードウェア実装を検討した。主な成果は，ポアソンノイズに対応したスパースコーディングの辞書設計，および初期内積値を利用した高速な辞書選択法の開発である．これらの提案法は良好なノイズ除去性能を実現した．また Cholesky 分解を用いた高速処理アルゴリズムのハードウェア設計を行い，その評価を行った．, In this study, we developed a noise reduction method based on sparse coding for X-ray image as medical image processing algorithms, and we studied hardware implementation for the purpose of practical use. The major achievements were development of a dictionary design technique for sparse coding corresponded to Poisson noise and a fast atom selection method using initial inner product. These proposed method provided good noise reduction performance. On the other hand, we designed hardware of a fast processing algorithm using Cholesky decomposition, and evaluated the performance., 研究課題/領域番号:26420350, 研究期間(年度):2001-2015, 出典：「スパースコーディングに基づく医療画像処理技術の開発とハードウェア実装」研究成果報告書　課題番号26420350
（KAKEN：科学研究費助成事業データベース（国立情報学研究所）） 
（https://kaken.nii.ac.jp/report/KAKENHI-PROJECT-26420350/26420350seika/ ）を加工して作成, 金沢大学理工研究域電子情報通信学系},
 title = {スパースコーディングに基づく医療画像処理技術の開発とハードウェア実装},
 year = {2017}
}