压缩感知在医学图像重建中的最新进展

• 作者: 李亮 焦鹏飞 赵骥
• 来源期刊: CT理论与应用研究
• 学科: 工学
• 关键词: CS理论 医学成像 图像重建 字典学习 K-SVD
• 年，卷（期）: 2012,（1）
• 所属期刊栏目: 综述
• 页码范围: 133-147
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文

摘要

CS理论是一种新兴的信号获取与处理理论,通过减少信号重建所需的数据（少于奈奎斯特定理所要求的最小数目）,来缩短信号采样时间,减少计算量,并在一定程度上保持原有图像的重建质量。由于该理论的这些显著优点,使得其在医学成像领域引起了广泛关注,取得了很大进展。本文介绍了压缩感知理论在医学成像中的发展历程和最新进展,详细介绍一种基于字典学习的新型压缩感知自适应重建算法,最后通过计算机模拟实验对该方法进行了初步验证。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李亮	清华大学工程物理系	97	1797	25.0	39.0
2	赵骥	清华大学粒子技术与辐射成像教育部重点实验室	4	139	4.0	4.0
3	焦鹏飞	清华大学工程物理系	1	45	1.0	1.0