本文關鍵詞：基于稀疏約束的磁共振圖像去噪與重構方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：壓縮感知磁共振成像(CS-MRI)是一種很有前景的用于加速動態(tài)心臟磁共振成像(dCMRI)的技術。對于dCMRI,CS-MRI通常是利用圖像信號的稀疏性和低秩性通過從K空間獲取的欠采樣動態(tài)圖像的數(shù)據(jù)來進行重建�；谙∈杓s束的磁共振(MR)圖像重構過程中,圖像表征越稀疏,重構圖像的精度越高。如何提高磁共振成像的稀疏性,對與提高重構圖像的質量,具有重要的研究意義。另外,隨著磁共振成像(MRI)在臨床應用中日益增長的需求,如何減少噪聲在磁共振成像中的影響意義深遠。因此在本文中我們將研究基于稀疏約束的磁共振圖像的去噪算法與重構算法�？倧V義變分(TGV)正則化模型是最有效的MR圖像去噪方法之一,然而,對于三維動態(tài)MR圖像,TGV正則化模型不能正確地使用切片之間的相關空間信息。在本文中,研究了一種三維TGV(3D-TGV)去噪方法,并將其應用于對動態(tài)磁共振圖像的不同種類的噪聲進行去噪。實驗結果表明,相比于全變分(TV)以及3D-TGV具有更好的去噪效果,使去噪后的磁共振圖像具有更高的信噪比(SNR)以及較小的偽影。為了提高動態(tài)磁共振圖像重構的稀疏性,本文提出基于3D-TGV方法與高階奇異值分解(HOSVD)方法相結合的稀疏約束方法:k-t-TGV-TD(Total Generalized Variation and Tensor Decomposition)。同時,為了提高重構圖像的重構速度,將快速復合分裂算法(FCSA)用于復雜的稀疏凸優(yōu)化問題的求解,即將復雜的凸優(yōu)化問題分解成多個簡單的子問題求解,再通過線性組合獲取凸優(yōu)化問題的解。最后,將心臟電影數(shù)據(jù)集和心臟灌注MR數(shù)據(jù)集用來驗證該方法的性能。實驗結果表明,相比于k-t SLR(Sparisty and Low Rank)方法、HOSVD方法,該方法能顯著改善重建質量,不僅重構出具有更高的信號噪聲比的圖像而且還具有相對來說較低的L2范數(shù)誤差(RLNE)。
【關鍵詞】：動態(tài)磁共振圖像 高階奇異值分解 總廣義全變分變換 稀疏表示 圖像去噪 圖像重構
【學位授予單位】：浙江理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：R445.2;R54
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第一章 緒論9-14
• 1.1 研究目的和意義9-10
• 1.2 磁共振圖像去噪算法的國內外研究現(xiàn)狀10
• 1.3 磁共振圖像稀疏表征的國內外研究現(xiàn)狀10-12
• 1.4 磁共振圖像稀疏重構算法的國內外研究現(xiàn)狀12
• 1.5 本文研究主要內容和結構安排12-14
• 第二章 基于稀疏約束的磁共振圖像處理的理論基礎14-20
• 2.1 磁共振成像原理14-15
• 2.2 基于壓縮感知的磁共振成像(CS-MRI）15-16
• 2.3 張量分解在磁共振圖像重構中的應用16-19
• 2.4 本章小結19-20
• 第三章 基于 3-D TGV磁共振圖像去噪算法的研究20-29
• 3.1 基于TV磁共振圖像去噪算法研究20-22
• 3.1.1 2D-TV去噪算法20-21
• 3.1.2 3D-TV去噪算法21-22
• 3.2 基于TGV磁共振圖像去噪算法的研究22
• 3.2.1 2D二階總廣義變分的去噪算法22
• 3.2.2 3D二階總廣義變分的去噪算法22
• 3.3 實驗數(shù)據(jù)22-23
• 3.4 實驗結果及分析23-28
• 3.4.1 高斯噪聲去噪實驗結果及分析26
• 3.4.2 隨機噪聲去噪實驗結果及分析26-28
• 3.5 本章小結28-29
• 第四章 基于稀疏約束的磁共振圖像重構算法的研究29-36
• 4.1 基于TV-L1的CS-MRI重構理論29
• 4.2 基于TGV-L1的CS-MRI重構理論29-32
• 4.3 基于HOSVD-Lp的CS-MRI重構理論32-33
• 4.4 基于 3D-TGV與HOSVD相結合的稀疏表示的CS-MRI重構理論33-34
• 4.5 基于FCSA的三維心臟磁共振圖像快速成像的CS-MRI重構理論34-35
• 4.6 本章小結35-36
• 第五章 基于稀疏約束的磁共振圖像重構算法的實驗結果及分析36-46
• 5.1 實驗數(shù)據(jù)36-38
• 5.2 實驗結果38-44
• 5.2.1 對心臟灌注數(shù)據(jù)集的重構比較38-41
• 5.2.2 對心臟電影數(shù)據(jù)集的重構比較41-44
• 5.3 實驗結果分析44-45
• 5.4 本章小結45-46
• 第六章 結論與展望46-48
• 6.1 本文工作總結46
• 6.2 未來工作展望46-48
• 參考文獻48-53
• 致謝53-54
• 作者攻讀碩士學位期間的研究成果54

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