联合局部和全局稀疏表示的磁共振图像重建方法

• 作者: 林梦然 洪明坚 葛永新
• 来源期刊: 重庆大学学报
• 学科: 医学
• 关键词: 压缩感知 字典学习 局部和全局稀疏 磁共振成像
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 页码范围: 93-102
• 页数: 10页
• 分类号: R445.2
• 语种: 中文
• DOI: 10.11835/j.issn.1000-582X.2017.01.017

摘要

针对在压缩传感中独立使用全局或局部稀疏字典所分别导致的图像细节或整体图像结构信息的丢失，提出了一种联合利用局部和全局稀疏约束来捕捉磁共振图像细节和整体结构信息的磁共振图像重建算法。该算法首先从特定的磁共振图像中训练出稀疏字典，然后利用该字典进行局部稀疏编码。其次，利用预定义的全局字典来加强磁共振图像的全局稀疏性。最后，在局部和全局稀疏的共同约束下，利用非线性共轭梯度算法来对重建模型进行求解。整个重建过程可以重复迭代以逐步改善重建质量。实验结果表明：当下采样因子达到10时，相比于字典学习算法（dictionary learning MRI，DLMRI），提出的算法在重建质量上可以提高1-6 dB。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	葛永新	重庆大学软件学院	14	164	6.0	12.0
2	洪明坚	重庆大学软件学院	19	173	7.0	12.0
3	林梦然	重庆大学软件学院	1	4	1.0	1.0