本文關(guān)鍵詞：壓縮感知磁共振成像算法及實(shí)現(xiàn)

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【摘要】：近年來,壓縮感知理論一直處于研究前沿,它是一種充分利用信號稀疏性的全新的信號采樣理論。其優(yōu)勢體現(xiàn)在信號測量的數(shù)據(jù)量遠(yuǎn)小于傳統(tǒng)奈奎斯特采樣所獲得的測量值的數(shù)據(jù)量。壓縮感知理論已經(jīng)在信息論、醫(yī)學(xué)磁共振成像處理、模式識別、無線通信等若干領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用。稀疏信號重構(gòu)是壓縮感知研究的核心問題,特別是在醫(yī)學(xué)磁共振成像領(lǐng)域,因?yàn)槠浯嬖谠肼暫蛡斡暗膯栴},導(dǎo)致磁共振成像的重構(gòu)質(zhì)量受到限制,而壓縮感知理論可以很好的解決這個(gè)問題,因此,壓縮感知磁共振成像算法具有一定的理論意義和實(shí)用價(jià)值。首先,本文介紹了壓縮感知理論的應(yīng)用背景和基礎(chǔ)知識,闡述了磁共振成像的基本原理,針對磁共振成像的不足,引入了結(jié)合壓縮感知理論的磁共振成像算法。然后,本文分析了三個(gè)典型的壓縮感知磁共振成像算法:梯度投影法(GPSR)、兩步迭代收縮閾值法(TWIST)和部分傅立葉重構(gòu)算法(RecPF)。以GPSR為代表的傳統(tǒng)的重構(gòu)算法,因其重構(gòu)質(zhì)量較差且局部區(qū)域存在較多噪點(diǎn),本文分析了結(jié)合全變分(TV)模型的TWIST算法。該算法的重構(gòu)結(jié)果中局部區(qū)域存在少量噪點(diǎn),仍無法較準(zhǔn)確的重構(gòu)圖像,針對此問題,本文又分析了以交替迭代法(ADM)為核心的RecPF算法理論。在此基礎(chǔ)上,本文把廣義全變分(TGV)模型引入到交替方向乘子法(ADMM)中以提高重構(gòu)質(zhì)量,并將該方法與已有的GPSR,TWIST和RecPF算法進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)和對比分析,驗(yàn)證了結(jié)合TGV模型的ADMM算法的有效性。該算法改進(jìn)了腦圖像的重構(gòu)質(zhì)量和峰值信噪比,減少了相對誤差,對于分辨率高、細(xì)節(jié)豐富的腦圖像,重構(gòu)后的紋理和細(xì)節(jié)相對比較清晰。對比RecPF和ADMM算法的仿真結(jié)果,表明隨著采樣率的降低,ADMM算法具有較強(qiáng)的魯棒性,其重構(gòu)質(zhì)量相對比較穩(wěn)定。最后,為了進(jìn)一步學(xué)習(xí)和研究,本文研究了圖形用戶界面(GUI)的基本功能,并針對本文算法設(shè)計(jì)了相關(guān)的GUI,實(shí)現(xiàn)了相關(guān)算法的基本功能和直觀對比。從用戶體驗(yàn)角度,GUI設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了交互界面的美觀化和人性化,體現(xiàn)了其方便性和適用性。
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP391.41;R445.2

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本文編號：1138971