本文選題：圖像處理　切入點：磁共振成像　出處：《北京交通大學學報》2017年03期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對傳統(tǒng)二維小波變換不能最優(yōu)表示MR圖像和MR圖像數據采集緩慢的問題,基于相似性與聯合稀疏變換對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的重建算法(frsLCS-MRI).為了驗證聯合稀疏變換與算法frsLCS-MRI的有效性,利用兩個醫(yī)學數據集與基于小波變換和相似性的算法LACS-MRI作了比較.數值實驗表明: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,利用相似性先驗信息可節(jié)省數據采集時間.
[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】： 北京交通大學理學院;湘潭大學信息工程學院;北京航空航天大學精密光機電一體化技術教育部重點實驗室;延安市人民醫(yī)院MRICT診斷科;北京數學與信息交叉學科中心;
【基金】：國家自然科學基金(61071144,61271012)~~
【分類號】：R445.2;TP391.41

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本文編號：1585018