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摘要:
核磁共振成像(MRI)作为现代医学科技手段一直限制于成像速度和易造成轮廓模糊的问题.而树形结构方法相比于传统K空间方法能进一步减少采样数据,加快处理速度和提高重建效果.文中提出了一种快速的CS-MRI凸优化算法,将全变分、小波变换和稀疏树形结构约束一并加入了模型中.通过引入增广拉格朗日乘子,用迭代更新中间变量的方法求解原问题.使原有的复杂原问题被分解为三个易迭代解决的子问题.多次试验证明这种新的CS-MRI算法相比于现有树形算法或重建图形算法有着更好的重建结果和更优越的信噪比.
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文献信息
篇名 基于小波稀疏树形结构的MRI图像重建研究
来源期刊 南京邮电大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 磁共振成像 稀疏树结构 增广拉格朗日乘子 全变分
年,卷(期) 2015,(5) 所属期刊栏目 计算机与自动控制
研究方向 页码范围 94-98
页数 5页 分类号 TP391.41
字数 2915字 语种 中文
DOI 10.14132/j.cnki.1673-5439.2015.05.013
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 杨敏 南京邮电大学自动化学院 19 80 5.0 8.0
2 刘骁 南京邮电大学自动化学院 1 3 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
磁共振成像
稀疏树结构
增广拉格朗日乘子
全变分
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
南京邮电大学学报(自然科学版)
双月刊
1673-5439
32-1772/TN
大16开
南京市亚芳新城区文苑路9号
1960
chi
出版文献量(篇)
2234
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13
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14649
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