基于张量奇异值分解的动态核磁共振图像重建

• 作者: 徐文 杨晓梅
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: MRI 图像重建 张量奇异值分解 动态 全变分
• 年，卷（期）: 2017,（7）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 2236-2240
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2017.07.069

摘要

为了改善动态MR图像重建质量,提出了一种结合张量奇异值分解和全变分稀疏模型(TV)的动态核磁共振图像重建算法.算法对动态MR图像进行了低秩约束规范和稀疏约束规范,分别使用了张量奇异值分解阈值方法和全变分稀疏变化基方法求解.实验结果和重建视觉效果表明,在相同采样率下,该算法与单独使用全变分方法、k-t SLR方法、单独使用张量奇异值分解方法相比重建质量更优,在峰值信噪比(PSNR)、均方差(MSE)和结构相似性度量(SSIM)的评价指标上有所提高,对图像去噪去模糊重建有具体的应用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨晓梅	四川大学电气信息学院	59	273	8.0	13.0
2	徐文	四川大学电气信息学院	1	2	1.0	1.0