CS-MRI中稀疏信号支撑集混合检测方法

• 作者: 侯广峰 冯振 王宇新 贾棋 郭禾
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 压缩感知 磁共振成像 支撑集检测 奇异值分解 稀疏信号 FCSA算法
• 年，卷（期）: 2014,（5）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 164-167
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 字数: 2946字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2014.05.034

摘要

针对磁共振成像技术采样过程过慢的问题，给出一种新的基于压缩感知的图像重建方法。通过分析一种特殊的基于奇异值分解(SVD)的信号稀疏表示方法，提出一种结合稀疏信号位置和大小信息的支撑集混合检测方法，并根据该方法改进稀疏信号重建算法 FCSA。实验结果证明，在相同的欠采样率下，改进 FCSA 算法重建图像的峰值信噪比(PSNR)比传统的基于小波稀疏基的FCSA算法重建图像的PSNR高2.21 dB~12.72 dB，比基于SVD稀疏基的FCSA算法重建图像的PSNR高0.87 dB~2.05 dB，且重建时间从基于小波稀疏基的FCSA算法的103.21 s下降至改进FCSA算法的36.91 s。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王宇新	大连理工大学计算机科学与技术学院	88	589	12.0	19.0
2	郭禾	大连理工大学软件学院	86	724	14.0	23.0
3	贾棋	大连理工大学软件学院	27	165	7.0	12.0
4	侯广峰	大连理工大学软件学院	2	7	2.0	2.0
5	冯振	大连理工大学软件学院	3	51	2.0	3.0