論文の概要: Fast Magnetic Resonance Simulation Using Combined Update with Grouped Isochromats
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.03960v1
- Date: Tue, 05 Aug 2025 22:53:51 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-07 20:09:22.468899
- Title: Fast Magnetic Resonance Simulation Using Combined Update with Grouped Isochromats
- Title(参考訳): グループアイソクロマトグラフィーを用いた高速磁気共鳴シミュレーション
- Authors: Hidenori Takeshima,
- Abstract要約: MRシミュレーションの計算時間を削減するため, グループ化アイソクロマトグラフィーを用いた新しいシミュレーション手法を提案する。
提案手法の処理時間は従来の方法の3倍から72倍であった。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This work aims to overcome an assumption of conventional MR simulators: Individual isochromats should be simulated individually. To reduce the computational times of MR simulation, a new simulation method using grouped isochromats is proposed. When multiple isochromats are grouped before simulations, some parts of the simulation can be shared in each group. For a certain gradient type, the isochromats in the group can be easily chosen for ensuring that they behave the same. For example, the group can be defined as the isochromats whose locations along x-axis, T1, T2 and magnetic field inhomogeneity values are the same values. In such groups, simulations can be combined when a pulse sequence with the magnetic field gradient along x-axis only are processed. The processing times of the conventional and proposed methods were evaluated with several sequences including fast spin echo (FSE) and echo-planar imaging (EPI) sequences. The simulation times of the proposed method were 3 to 72 times faster than those of the conventional methods. In the cases of 27.5 million isochromats using single instruction multiple data (SIMD) instructions and multi-threading, the conventional method simulated FSE and EPI sequences in 208.4 and 66.4 seconds, respectively. In the same cases, the proposed method simulated these sequences in 38.1 and 7.1 seconds, respectively.
- Abstract(参考訳): 本研究は,従来のMRシミュレータの仮定を克服することを目的としている。
MRシミュレーションの計算時間を短縮するため, グループ化アイソクロマトグラフィーを用いた新しいシミュレーション手法を提案する。
複数のアイソクロマトグラフィーがシミュレーションの前にグループ化されると、シミュレーションの一部が各グループで共有される。
ある勾配型に対して、群内のアイソクロマトグラフィーは、それらが同じ振舞うことを確実にするために容易に選択できる。
例えば、X軸、T1、T2 に沿った位置と磁場の不均一値が同じ値である等色線として定義することができる。
このようなグループでは、x軸に沿った磁場勾配のパルス列を処理する場合にのみ、シミュレーションを組み合わせることができる。
提案手法の処理時間を高速スピンエコー (FSE) とエコープラナーイメージング (EPI) を含む複数のシーケンスで評価した。
提案手法のシミュレーション時間は従来の手法の3倍から72倍であった。
単命令多重データ(SIMD)命令とマルチスレッディングを用いた27.5万アイソクロマトグラフィーの場合、従来の手法では208.4秒と66.4秒でFSEとEPIのシーケンスをシミュレートしていた。
同じ場合、提案手法は、それぞれ38.1秒と7.1秒でこれらのシーケンスをシミュレートする。
関連論文リスト
- Parallel simulation for sampling under isoperimetry and score-based diffusion models [56.39904484784127]
データサイズが大きくなるにつれて、イテレーションコストの削減が重要な目標になります。
科学計算における初期値問題の並列シミュレーションの成功に触発されて,タスクをサンプリングするための並列Picard法を提案する。
本研究は,動力学に基づくサンプリング・拡散モデルの科学的計算におけるシミュレーション手法の潜在的利点を強調した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-10T11:50:46Z) - Compositional simulation-based inference for time series [21.9975782468709]
シミュレーションデータに基づいてニューラルネットワークをトレーニングし、ベイズ推論を実行する方法。
シミュレータは、時間とともに何千もの単一状態遷移を通して現実世界のダイナミクスをエミュレートする。
本研究では,個々の状態遷移に整合したパラメータを局所的に同定することで,マルコフシミュレータを活用できるSBI手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-05T01:55:07Z) - A Voxel-based Approach for Simulating Microbial Decomposition in Soil: Comparison with LBM and Improvement of Morphological Models [0.0]
本研究では,有機物の微生物分解をシミュレーションするための新しい計算手法を提案する。
この方法は、変換および拡散過程をシミュレートするために、連結ボクセルの値付きグラフを用いる。
得られたモデルは、多孔質媒体の拡散変換過程をシミュレートするために適応することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-06T15:35:25Z) - Inverse-Free Fast Natural Gradient Descent Method for Deep Learning [52.0693420699086]
本稿では,第1期における逆転のみを必要とする高速な自然勾配降下法を提案する。
FNGDは1次法の平均和と類似性を示し、FNGDの計算複雑性は1次法に匹敵する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-06T05:13:28Z) - Parallel Sampling of Diffusion Models [76.3124029406809]
拡散モデルは強力な生成モデルであるが、サンプリングが遅い。
そこで本研究では,複数のステップを並列にdenoisingすることで,事前学習した拡散モデルのサンプリングを高速化するParaDiGMSを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-25T17:59:42Z) - Learning Pair Potentials using Differentiable Simulations [1.9950682531209156]
微分可能シミュレーション(DiffSim)を用いたデータからの対の相互作用の一般的な学習法を提案する。
DiffSimは分子動力学(MD)シミュレーションを通じて、放射分布関数のような構造的可観測関数に基づく損失関数を定義する。
相互作用ポテンシャルは直接勾配降下によって学習され、バックプロパゲーションを用いて構造損失計量の勾配を計算する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-16T02:36:02Z) - Generic tool for numerical simulation of transformation-diffusion
processes in complex volume geometric shapes: application to microbial
decomposition of organic matter [0.0]
本稿では,複素体積幾何学形状における変換拡散過程の数値シミュレーションのための一般的な枠組みを提案する。
我々はMOSAIC法を大幅に一般化し、改良し、より汎用的で効率的な数値シミュレーション手法を得た。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-07T01:01:48Z) - Hybridized Methods for Quantum Simulation in the Interaction Picture [69.02115180674885]
本研究では,異なるシミュレーション手法をハイブリダイズし,インタラクション・ピクチャー・シミュレーションの性能を向上させるフレームワークを提案する。
これらのハイブリッド化手法の物理的応用は、電気遮断において$log2 Lambda$としてゲート複雑性のスケーリングをもたらす。
力学的な制約を受けるハミルトニアンシミュレーションの一般的な問題に対して、これらの手法は、エネルギーコストを課すために使われるペナルティパラメータ$lambda$とは無関係に、クエリの複雑さをもたらす。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-07T20:01:22Z) - The Connection between Discrete- and Continuous-Time Descriptions of
Gaussian Continuous Processes [60.35125735474386]
我々は、一貫した推定子をもたらす離散化が粗粒化下での不変性を持つことを示す。
この結果は、導関数再構成のための微分スキームと局所時間推論アプローチの組み合わせが、2次または高次微分方程式の時系列解析に役立たない理由を説明する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-16T17:11:02Z) - A Comparative Study of Machine Learning Models for Predicting the State
of Reactive Mixing [0.0]
反応混合の正確な予測は多くの地球および環境科学問題にとって重要である。
高速で可逆な二分子反応拡散のシナリオを解決するために,高忠実な有限要素法に基づく数値モデルを構築した。
モデル入力パラメータの異なるセットを用いて2,315のシミュレーションを行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-24T22:50:19Z) - Efficient classical simulation of random shallow 2D quantum circuits [104.50546079040298]
ランダム量子回路は古典的にシミュレートするのは難しいと見なされる。
典型例の近似シミュレーションは, 正確なシミュレーションとほぼ同程度に困難であることを示す。
また、十分に浅いランダム回路はより一般的に効率的にシミュレーション可能であると推測する。
論文 参考訳(メタデータ) (2019-12-31T19:00:00Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。