本文選題：圖像處理　切入點(diǎn)：磁共振成像　出處：《北京交通大學(xué)學(xué)報(bào)》2017年03期 　論文類(lèi)型：期刊論文

【摘要】：針對(duì)傳統(tǒng)二維小波變換不能最優(yōu)表示MR圖像和MR圖像數(shù)據(jù)采集緩慢的問(wèn)題,基于相似性與聯(lián)合稀疏變換對(duì)縱向壓縮感知磁共振成像(LCS-MRI)提出新的正則化模型與相應(yīng)的重建算法(frsLCS-MRI).為了驗(yàn)證聯(lián)合稀疏變換與算法frsLCS-MRI的有效性,利用兩個(gè)醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)集與基于小波變換和相似性的算法LACS-MRI作了比較.數(shù)值實(shí)驗(yàn)表明:frsLCS-MRI算法可重建更高精度和更高信噪比的MR圖像.使用聯(lián)合稀疏變換比使用小波變換或剪切波變換可更好地重建MR圖像的細(xì)節(jié)信息,如邊界、拐角、輪廓、二維奇異曲線等.此外,利用相似性先驗(yàn)信息可節(jié)省數(shù)據(jù)采集時(shí)間.
[Abstract]:Aiming at the problem that the traditional two-dimensional wavelet transform can not best represent Mr image and the slow acquisition of Mr image data, Based on similarity and joint sparse transform, a new regularization model and a corresponding reconstruction algorithm for longitudinal compression perceptual magnetic resonance imaging (LCS-MRI) are proposed. In order to verify the validity of the combined sparse transform and algorithm frsLCS-MRI, a new regularization model and a corresponding reconstruction algorithm are proposed. Two sets of medical data are compared with LACS-MRI algorithm based on wavelet transform and similarity. Numerical experiments show that the weighted frsLCS-MRI algorithm can reconstruct Mr images with higher accuracy and higher signal-to-noise ratio. The joint sparse transform is better than the wavelet transform. The details of Mr image can be reconstructed better by changing or shearing wave transform. Such as boundary, corner, contour, two-dimensional singular curve, etc. In addition, the time of data acquisition can be saved by using similarity prior information.
【作者單位】： 北京交通大學(xué)理學(xué)院;湘潭大學(xué)信息工程學(xué)院;北京航空航天大學(xué)精密光機(jī)電一體化技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;延安市人民醫(yī)院MRICT診斷科;北京數(shù)學(xué)與信息交叉學(xué)科中心;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61071144,61271012)~~
【分類(lèi)號(hào)】：R445.2;TP391.41

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本文編號(hào)：1585018