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基于小波稀疏树形结构的MRI图像重建研究
1
作者
杨敏
刘骁
《南京邮电大学学报（自然科学版）》
北大核心
2015年第5期94-98,共5页
核磁共振成像(MRI)作为现代医学科技手段一直限制于成像速度和易造成轮廓模糊的问题。而树形结构方法相比于传统K空间方法能进一步减少采样数据,加快处理速度和提高重建效果。文中提出了一种快速的CS-MRI凸优化算法,将全变分、小波变换...
核磁共振成像(MRI)作为现代医学科技手段一直限制于成像速度和易造成轮廓模糊的问题。而树形结构方法相比于传统K空间方法能进一步减少采样数据,加快处理速度和提高重建效果。文中提出了一种快速的CS-MRI凸优化算法,将全变分、小波变换和稀疏树形结构约束一并加入了模型中。通过引入增广拉格朗日乘子,用迭代更新中间变量的方法求解原问题。使原有的复杂原问题被分解为三个易迭代解决的子问题。多次试验证明这种新的CS-MRI算法相比于现有树形算法或重建图形算法有着更好的重建结果和更优越的信噪比。
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关键词
磁共振成像
稀疏树结构
增广拉格朗日乘子
全变分
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职称材料
题名
基于小波稀疏树形结构的MRI图像重建研究
1
作者
杨敏
刘骁
机构
南京邮电大学自动化学院
出处
《南京邮电大学学报（自然科学版）》
北大核心
2015年第5期94-98,共5页
文摘
核磁共振成像(MRI)作为现代医学科技手段一直限制于成像速度和易造成轮廓模糊的问题。而树形结构方法相比于传统K空间方法能进一步减少采样数据,加快处理速度和提高重建效果。文中提出了一种快速的CS-MRI凸优化算法,将全变分、小波变换和稀疏树形结构约束一并加入了模型中。通过引入增广拉格朗日乘子,用迭代更新中间变量的方法求解原问题。使原有的复杂原问题被分解为三个易迭代解决的子问题。多次试验证明这种新的CS-MRI算法相比于现有树形算法或重建图形算法有着更好的重建结果和更优越的信噪比。
关键词
磁共振成像
稀疏树结构
增广拉格朗日乘子
全变分
Keywords
magnetic
resonance
imaging（MRI）
sparse
tree
structure
augmented
Lagrangian
multiplier
total
variation
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
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1
基于小波稀疏树形结构的MRI图像重建研究
杨敏
刘骁
《南京邮电大学学报（自然科学版）》
北大核心
2015
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