用于压缩感知磁共振成像的分割字典学习算法

• 作者: 宋阳 杨光 谢海滨
• 来源期刊: 波谱学杂志
• 学科: 物理学
• 关键词: 磁共振成像(MRI) 压缩感知 字典学习 图像分割
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 所属期刊栏目: 研 究 论 文
• 页码范围: 559-569
• 页数: 11页
• 分类号: O482.53
• 字数: 4759字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11938/cjmr20160405

摘要

字典学习算法可以根据数据本身的特点构建稀疏域中的基，从而使数据的表示更加稀疏。该文在传统的字典学习算法基础上提出了分割字典学习算法，由于部分磁共振图像组织结构简单、可以进行图像分割，因此可根据此特点来优化字典中基函数的构建，使磁共振图像的表达更为稀疏，从而获得更高的重建图像质量。该文利用模拟数据和真实数据进行了重建实验，结果表明与传统的字典学习算法相比，分割字典学习算法能进一步改善重建图像质量。