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基于迭代p阈值算法压缩感知磁共振成像重构
1
作者 杜秀丽 李楷 +1 位作者 刘晋廷 吕亚娜 《计算机仿真》 2024年第2期196-201,共6页
从优化网络结构出发,在基于迭代软阈值网络的压缩感知磁共振成像深度网络基础上,加入由p阈值函数组成的优化模块,进一步优化软阈值函数,以抑制噪声,减少重建误差,从而提高重建质量。上述算法结合了压缩感知磁共振重建和深度学习的优势,... 从优化网络结构出发,在基于迭代软阈值网络的压缩感知磁共振成像深度网络基础上,加入由p阈值函数组成的优化模块,进一步优化软阈值函数,以抑制噪声,减少重建误差,从而提高重建质量。上述算法结合了压缩感知磁共振重建和深度学习的优势,所有参数都是端到端学习得到的,既具有很好的理论可解释性,又具有良好的网络泛化能力。对上述算法与其它算法进行对比,仿真结果表明,所提算法提高了磁共振成像的重建精度,特别对于结构复杂的磁共振图像重建效果更好。 展开更多
关键词 迭代阈值算法 压缩感知 磁共振成像
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基于CUDA的阈值迭代算法并行实现 被引量：3
2
作者 耿旻明 蒋成龙 张冰尘 《中国科学院大学学报（中英文）》 CAS CSCD 北大核心 2013年第5期676-681,共6页
利用CUDA编程在GPU平台设计并行实现阈值的迭代算法,并应用于稀疏微波成像.仿真实验结果表明,在正确重建信号的前提下,相对于常规的CPU串行计算,采用GPU并行处理能加快运算,提高成像速度.
关键词 稀疏微波成像 阈值迭代算法 计算统一设备架构(CUDA) 并行处理
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一种类RNN的改进ISTA稀疏脉冲反褶积
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作者 潘树林 闫柯 +2 位作者 杨海飞 蒋从元 秦子雨 《石油物探》 EI CSCD 北大核心 2019年第4期533-540,共8页
稀疏脉冲反褶积方法对提高地震资料分辨率有着重要作用,迭代阈值收缩算法(ISTA)是其核心算法,首先利用地震数据提取子波,再利用ISTA求解反射系数.当地震子波提取不准确时,反褶积效果不理想.为此,在ISTA基础上,结合循环神经网络(RNN)中... 稀疏脉冲反褶积方法对提高地震资料分辨率有着重要作用,迭代阈值收缩算法(ISTA)是其核心算法,首先利用地震数据提取子波,再利用ISTA求解反射系数.当地震子波提取不准确时,反褶积效果不理想.为此,在ISTA基础上,结合循环神经网络(RNN)中反向传播(BPTT)的思想,研究形成了一种类RNN的改进ISTA稀疏脉冲反褶积方法.该算法首先使用常规手段从实际地震数据中提取地震子波,构建反褶积的子波字典;然后将构建的地震子波字典作为已知的初始条件,结合ISTA求取的反射系数;再根据BPTT算法思想,将求取的反射系数与子波褶积并与实际数据进行比较,反向修改地震子波;最终,经过多次迭代修改获得合理的地震子波字典,并利用该地震子波字典求解实际地震数据的反射系数序列.为验证算法的有效性,采用不同信噪比的理论地震记录,给定存在较大误差的初始子波,进行了反褶积计算.采用传统的ISTA和类RNN的改进ISTA进行对比处理,结果表明,改进ISTA具有较好的抗噪能力和子波自适应能力,可使实测地震资料的有效频带拓展约1.5倍,能够较好地适应实际地震资料的反褶积处理. 展开更多
关键词 稀疏脉冲反褶积 分辨率 ista 地震子波 信噪比 循环神经网络 反向传播
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基于改进迭代收缩阈值算法的微观3D重建方法
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作者 伍秋玉 张明新 +1 位作者 刘永俊 郑金龙 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2018年第8期2398-2404,共7页
迭代收缩阈值算法(ISTA)求解离焦深度恢复动态优化问题时,采用固定迭代步长,导致算法收敛效率不佳,使得重建的微观3D形貌精度不高。为此,提出一种基于加速算子梯度估计和割线线性搜索的方法优化ISTA——FL-ISTA。首先,在每一次迭代中,... 迭代收缩阈值算法(ISTA)求解离焦深度恢复动态优化问题时,采用固定迭代步长,导致算法收敛效率不佳,使得重建的微观3D形貌精度不高。为此,提出一种基于加速算子梯度估计和割线线性搜索的方法优化ISTA——FL-ISTA。首先,在每一次迭代中,由当前点和前一个点的线性组合构成加速算子重新进行梯度估计,更新迭代点;其次,为了改变迭代步长固定的限制,引入割线线性搜索,动态确定每次最优迭代步长;最后,将改进的迭代收缩阈值算法用于求解离焦深度恢复动态优化问题,加快算法的收敛速度、提高微观3D形貌重建的精度。在对标准500 nm尺度栅格的深度信息重建实验中,与ISTA、快速ISTA(FISTA)和单调快速ISTA(MFISTA)相比,FL-ISTA收敛速度均有所提升,重建的深度信息值下降了10个百分点,更接近标准500 nm栅格尺度;与ISTA相比,FL-ISTA重建的微观3D形貌均方差(MSE)和平均误差分别下降了18个百分点和40个百分点。实验结果表明,FL-ISTA有效提升了求解离焦深度恢复动态优化问题的收敛速度,提高了微观3D形貌重建的精度。 展开更多
关键词 微观3D重建 离焦深度恢复 迭代收缩阈值算法 加速算子梯度估计 割线线性搜索
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