PROBLEM TO BE SOLVED: To provide less computationally intensive and more accurate method for generating accurate high-resolution MCG images from a low-resolution 2D map.SOLUTION: An MCG apparatus includes magnetic sensors with usually having few planar arrays, each of the sensors providing very low-resolution 2D MCG maps. Algorithm based on model learning is used to create the high-resolution MCG images from the measurement of rarefaction. A model is constructed using multiple resolution MCG images that are randomly created based on the Biot-Savart law. The high-resolution MCG images are created by adapting the model to the measurement of rare faction. Subsequently, a 2D current position is positionally measured by localizing a peak in a tangent component of the high-resolution MCG images. Finally, the 2D current position measurement is elaborated by a non-linear optimization algorithm, which simultaneously restores the depth, size and orientation of the current from the sensor.COPYRIGHT: (C)2012,JPO&INPIT【課題】低解像度の2Dマップから正確な高解像度MCG画像を生成するより演算集約的でない、より正確な方法を提供することである。【解決手段】MCG装置は通常少数の平面アレーになっている磁気センサーからなり、各センサーは非常に低解像度の2DのMCGマップを提供する。疎の測定から高解像度MCG画像を作成するために、モデル学習に基づくアルゴリズムが用いられる。モデルはビオ-サバールの法則に基づきランダムに生成された多数の高解像度MCG画像を用いて構築される。モデルを疎の測定に合わせることにより、高解像度MCG画像が作成される。次に、高解像度MCG画像の接線成分におけるピークを見出すことにより電流の2D位置が位置測定される。最後に2Dの電流位置測定は非線形最適化アルゴリズムにより精緻化され、これはセンサーから電流の深度およびその規模と配向を同時に復元する。【選択図】図1
