Сжатие фМРТ-данных с помощью WTT-преобразования
Харюк П.В., Оселедец И.В., Ушаков В.Л.

Рассмотрено применение Wavelet Tensor Train (WTT) разложения к наборам данных функциональной магнитно-резонасной томографии (фМРТ) для их сжатия. В отличие от популярных вейвлет-преобразований, это WTT-разложение обладает свойством адаптивности и, в то же время, необходимостью хранения фильтров разложения для каждого отдельного массива. Проведено сравнение с преобразованиями Добеши в применении к реальным фМРТ-данным. Полученные результаты свидетельствуют о возможности успешного использования WTT-преобразования для сжатия с потерями.

Ключевые слова: вычислительные тензорные методы, вейвлет-преобразование Добеши, Wavelet Tensor Train (WTT) разложение, фМРТ данные, сжатие данных.

Название статьи, аннотация и ключевые слова на английском языке

  • Харюк П.В. – Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, факультет вычислительной математики и кибернетики, Ленинские горы, 119992, Москва; аспирант, e-mail: hariyuki.pavel@gmail.com
  • Оселедец И.В. – Институт вычислительной математики РАН, ул. Губкина, д. 8, 119333, Москва; ст. науч. сотр., e-mail: ivan.oseledets@gmail.com
  • Ушаков В.Л. – Национальный исследовательский центр "Курчатовский институт", пл. Академика Курчатова, д. 1, 123182, Москва; нач. лаборатории, e-mail: tiuq@yandex.ru