本文選題：磁共振圖像重構(gòu) + 多尺度低秩��； 參考：《電子學(xué)報(bào)》2017年09期

【摘要】：本文提出一種基于多尺度低秩模型(MSL,Multi-Scale Low rank)的磁共振成像方法,該方法將矩陣分解成多尺度的塊低秩矩陣之和,并將多尺度塊低秩矩陣之和的最小化作為約束條件用于磁共振成像.兩種不同的心臟磁共振數(shù)據(jù)用于驗(yàn)證本文所提出算法重構(gòu)磁共振成像的精度.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,相比于k-t SLR(k-t Sparsity Low Rank)和L+S(Low Rank plus Sparse)方法,所提出的MSL方法具有更好的重建效果,獲得更高的重構(gòu)信差比(signal to error ratio),并具有更好地結(jié)構(gòu)相似性,但需要更長(zhǎng)的重構(gòu)時(shí)間.
[Abstract]:In this paper, a method of magnetic resonance imaging based on multiscale low rank model is presented. The method decomposes the matrix into the sum of multiscale block low rank matrix.The minimization of the sum of multiscale block low rank matrices is used as a constraint condition for magnetic resonance imaging.Two different kinds of cardiac magnetic resonance data are used to verify the reconstruction accuracy of the proposed algorithm.The experimental results show that compared with k-t SLR(k-t Sparsity Low rank) and L S(Low Rank plus parse), the proposed MSL method has better reconstruction effect, higher reconstructed aberration than signal to error ratiograph, and better structural similarity.But it takes longer to reconstruct.
【作者單位】： 浙江理工大學(xué)信息學(xué)院;解放軍第一一七醫(yī)院心血管內(nèi)科;中國(guó)計(jì)量學(xué)院生物醫(yī)學(xué)工程系;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(No.61672466,No.61672476,No.61272311) 浙江省自然科學(xué)基金(No.LY14F010022,No.LZ15F020004) 浙江省科技廳公益項(xiàng)目(No.2015C31075) 浙江理工大學(xué)521人才培養(yǎng)計(jì)劃
【分類號(hào)】：R445.2;TP391.41

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本文編號(hào)：1769978