基于全變差稀疏約束的磁共振快速重構(gòu)方法研究.pdf_第1頁(yè)
已閱讀1頁(yè),還剩64頁(yè)未讀, 繼續(xù)免費(fèi)閱讀

下載本文檔

版權(quán)說(shuō)明:本文檔由用戶(hù)提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡(jiǎn)介

1、奈奎斯特定律一直是進(jìn)行大數(shù)據(jù)采集、壓縮和傳輸?shù)囊粋€(gè)瓶頸,近來(lái),基于稀疏約束的磁共振成像方法的逐漸發(fā)展在一定程度上突破了這個(gè)瓶頸。稀疏約束磁共振成像方法指出,當(dāng)利用隨機(jī)欠采樣模式對(duì)圖像進(jìn)行采樣時(shí),如果由欠采樣造成的偽影在圖像的任一變換域內(nèi)有類(lèi)似于噪聲的特征,那么只要待重建的圖像在其變換域內(nèi)具有稀疏特性,就能采用某種非線性重建方法,精確地重建出圖像。
  基于此,本文在稀疏化基礎(chǔ)上,提出了組合稀疏化的概念,并結(jié)合平移離散不變小波稀疏基

2、和快速?gòu)?fù)合分裂閾值算法,提出了基于組合稀疏全變差的磁共振快速成像新算法,主要研究成果如下:
  (1)圖像的稀疏約束性對(duì)于圖像的重構(gòu)非常重要,原始圖像通過(guò)其稀疏性的先驗(yàn)知識(shí)及觀測(cè)值,采用解次優(yōu)化問(wèn)題的算法實(shí)現(xiàn)圖像的重建。本文中,利用全變差對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行約束,并將每種全變差的求解方法應(yīng)用在磁共振成像上,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于全變差方法的磁共振成像,雖然能基本重建出原圖的輪廓,但重建過(guò)程會(huì)發(fā)生“階躍效應(yīng)”和“紋理?yè)p失效應(yīng)”。針對(duì)全變差方法

3、成像上述缺點(diǎn),本文討論了基于全變差擴(kuò)展的高階全變差和總廣義變差的磁共振成像方法,這些方法能克服了全變差成像的缺點(diǎn),提高磁共振成像質(zhì)量,使重建結(jié)果更接近于全采樣重構(gòu)圖像。
  (2)本文提出了基于組合稀疏全變差的快速成像新算法。該算法通過(guò)小波變換稀疏基建立稀疏模型,在獲取的圖像稀疏模型基礎(chǔ)上建立磁共振重構(gòu)的數(shù)學(xué)模型,該稀疏正則化模型由最小二乘數(shù)據(jù)擬合項(xiàng)、組合稀疏全變差正則化項(xiàng)和L1范數(shù)正則化項(xiàng)組成。由圖像數(shù)據(jù)的一階差分得到圖像的組合

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶(hù)所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒(méi)有圖紙預(yù)覽就沒(méi)有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫(kù)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶(hù)上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶(hù)上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶(hù)因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評(píng)論

0/150

提交評(píng)論