SPARSE REPRESENTATION OF MEASUREMENTS

A computer system that performs a sparsity technique is described. During operation, the computer system accesses or obtains information associated with non-invasive measurements performed on at least an individual, historical non-invasive measurements, and a dictionary of predetermined features or basis functions associated with the historical non-invasive measurements. Note that the non-invasive measurements and the historical non-invasive measurements may include or correspond to magnetic resonance (MR) measurements. For example, the MR measurements may include magnetic resonance imaging (MRI) scans. Then, the computer system updates the dictionary of predetermined features based at least in part on the non-invasive measurements and the historical non-invasive measurements, where the updating includes performing a minimization technique with a cost function having an L2-norm term and an LO-norm term. Next, the computer system determines weights associated with features in the updated dictionary of predetermined features based at least in part on the non-invasive measurements. Est décrit, un système informatique qui met en œuvre une technique de dispersion. Pendant le fonctionnement, le système informatique accède ou obtient des informations associées à des mesures non invasives effectuées sur au moins un individu, à des mesures non invasives historiques, et à un dictionnaire de caractéristiques prédéterminées ou de fonctions de base associées aux mesures non invasives historiques. Il est à noter que les mesures non invasives et les mesures non invasives historiques peuvent comprendre ou correspondent à des mesures de résonance magnétique (RM). Par exemple, les mesures de RM peuvent comprendre des balayages d'imagerie par résonance magnétique (IRM). Puis, le système informatique met à jour le dictionnaire de caractéristiques prédéterminées sur la base, au moins en partie, des mesures non invasives et des mesures non invasives historiques, la mise à jour comprenant l'exécution d'une technique de minimisation avec une fonction de coût ayant un terme de norme L2 et un terme de norme LO. Ensuite, le système informatique détermine des poids associés à des caractéristiques dans le dictionnaire mis à jour de caractéristiques prédéterminées sur la base, au moins en partie, des mesures non invasives.