基于壓縮感知原理的核磁共振成像算法研究.pdf

1、磁共振成像技術(shù)依靠其無輻射、非侵入、成像對比度高等特點得到了快速的發(fā)展,在醫(yī)學(xué)診斷和科學(xué)研究中發(fā)揮了重要作用。但成像過程較慢成為了制約其發(fā)展的主要因素之一,降低成像時間特別是成像過程中的數(shù)據(jù)采樣時間尤為重要。因此,研究通過降低采樣的數(shù)據(jù)量以降低采樣時間成為了一個研究熱點。
　　壓縮感知理論的發(fā)展使得大幅度的降低所需的采樣數(shù)據(jù)量成為可能,能夠利用不完整的K空間數(shù)據(jù)較好的重建圖像。本質(zhì)上是利用了圖像可以被稀疏表示的特性和圖像本身存在的

2、多種先驗知識來對重建模型進行約束求解。本文主要針對圖像稀疏表示和圖像重建模型中的多種先驗正則項進行研究,以達到降低數(shù)據(jù)采集量繼而降低磁共振成像所需的采樣時間的目的。
　　本文的主要研究內(nèi)容為:
　　1.基于稀疏性約束和全變分正則項約束的經(jīng)典重建模型能夠較好的重建多種圖像,但由于全變分正則項是基于圖像是分塊光滑的假設(shè),造成該類算法不能有效重建圖像中的紋理、邊緣等結(jié)構(gòu)。為了改善這一問題,在經(jīng)典重建模型的基礎(chǔ)上,本文引入了重建圖像

3、對應(yīng)的稀疏系數(shù)逼近于原始圖像對應(yīng)的稀疏系數(shù)作為先驗,通過圖像子塊之間存在的非局部相似性逼近原始圖像,得到了采用非局部稀疏表示正則化的磁共振圖像重建模型。實驗結(jié)果表明,所提算法取得了較好的重建效果。
　　2.傳統(tǒng)的基于稀疏表示的重建中,稀疏表示的過程并沒有考慮數(shù)據(jù)中的結(jié)構(gòu)特征。特別是僅利用欠采樣圖像數(shù)據(jù)訓(xùn)練稀疏表示字典的情況,圖像并不能很好的被稀疏表示。為了改善這一情況,本文基于圖像塊進行稀疏表示,對稀疏表示模型引入了圖正則項以充分