基于Harr小波的CS-MRI典型重构算法的性能分析

• 作者: 任筱倩 汤敏
• 来源期刊: 智慧健康
• 关键词: 压缩感知 重构算法 小波变换 Harr小波 MRI图像
• 年，卷（期）: 2016,（5）
• 所属期刊栏目: 数字医学
• 页码范围: 14-22
• 页数: 9页
• 字数: 4941字
• 语种: 中文

摘要

目的：压缩感知理论（Compressed Sensing，CS）与磁共振成像（Magnetic Resonance Imaging， MRI）相结合，缩短MRI图像数据的扫描时间，提高成像质量。方法以Harr小波进行稀疏表达，分别利用基追踪（Basis Pursuit，BP）算法、正交匹配追踪（Orthogonal Matching Pursuit，OMP）算法和分段正交匹配追踪（Stagewise Orthogonal Matching Pursuit，StOMP）算法实现CS-MRI的二维重构。结果在采样率较低（10%-50%）时，以峰值信噪比（Peak Signal to Noise Ratio，PSNR）、平均结构相似度（Mean Structure Similarity， MSSIM）、相对误差（Relative L2 Norm Error，RLNE）和传输边缘信息（Transferred Edge Information，TEI）四个指标来定性、定量地评价和比较上述三种算法的重构质量，BP算法性能最佳。结论 BP算法能精确重构原始图像，与完整采样图像相比，图像质量并无明显下降，同时大大减少MRI采集时间，具有重要的理论意义和临床应用价值。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	汤敏	南通大学电子信息学院	41	200	7.0	11.0
2	任筱倩	南通大学电子信息学院	1	2	1.0	1.0