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题名融合小波框架和低秩的动态磁共振图像重建新思路
被引量：3
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作者
刘金华
吴佳韵
饶云波
李永明
俞智慧
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机构
上饶师范学院数字技术应用产业学院
电子科技大学信息与软件工程学院
上饶师范学院数学与计算科学学院
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出处
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2024年第7期55-63,共9页
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基金
国家自然科学基金(12161075)
江西省教育厅科技项目(GJJ2201801)资助。
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文摘
动态磁共振成像(dynamic magnetic resonance imaging, DMRI)是一种通过连续扫描图像获取其随时间和空间变化的影像技术,将压缩感知技术应用于动态磁共振成像,容易导致磁共振图像重建后的视觉质量不够理想。因此,针对压缩感知在DMRI重建上存在的不足,通过?_1范数以刻画磁共振图像数据的稀疏性,以及利用低秩描述动态磁共振图像序列的内在相关性,提出了一种基于低秩和稀疏分解的重建模型,有效减少了动态磁共振成像的伪影。在建模阶段,将稀疏成分应用?_1范数进行建模,对低秩成分利用核范数进行建模。在模型优化求解阶段,引入小波框架正则化方法,将重建模型转化为非光滑凸优化问题,然后使用基于动量加速的近似点优化梯度方法求解该问题。最后,通过在心脏电影、心脏灌输和phantom体膜影像数据上进行实验,验证了所提模型的有效性。结果表明,所提方法在采样率30%时,平均峰值信噪比达到33.709 0 dB,平均结构相似度达到0.966 0,进一步提升了磁共振图像重建的精度。
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关键词
动态磁共振成像
低秩
小波框架
近似点优化梯度方法
压缩感知
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Keywords
dynamic magnetic resonance imaging(DMRI)
low-rank
wavelet frame
proximal optimized gradient method
compressive sensing
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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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