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基于双稀疏模型的压缩感知核磁共振图像重构
基于双稀疏模型的压缩感知核磁共振图像重构
作者:
樊晓宇
练秋生
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
核磁共振图像
压缩感知
综合稀疏模型
稀疏变换模型
图像重构
摘要:
医学核磁共振图像重构技术是核磁共振成像领域的关键技术之一.压缩感知理论指出利用核磁共振图像的稀疏性能够从高度欠采样的观测值中精确重构图像.如何利用图像的稀疏性先验以及更多的先验知识来提高重构质量成为核磁共振成像的一个关键问题.本文根据综合稀疏模型和稀疏变换模型的相互补充作用,利用核磁共振图像在这两种模型下的稀疏性先验,将结合了综合稀疏模型与稀疏变换模型的双稀疏模型应用于压缩感知核磁共振图像的重构系统,提出了一种融合双字典学习的自适应图像重构模型.本文充分利用了图像在自适应综合字典学习和自适应变换字典学习下的两种稀疏先验知识,使用交替迭代最小化法对提出的模型进行分阶段求解,求解过程中引入了综合K-奇异值分解(K-SVD)算法和变换K-SVD算法.通过实验验证,与目前较好的核磁共振图像重构模型对比,本文提出模型的图像重构效果更好、收敛速度更快,且具有更好的鲁棒性.
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篇名
基于双稀疏模型的压缩感知核磁共振图像重构
来源期刊
生物医学工程学杂志
学科
关键词
核磁共振图像
压缩感知
综合稀疏模型
稀疏变换模型
图像重构
年,卷(期)
2018,(5)
所属期刊栏目
论著
研究方向
页码范围
688-696
页数
9页
分类号
字数
语种
中文
DOI
10.7507/1001-5515.201607006
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
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练秋生
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1442
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2
樊晓宇
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压缩感知
综合稀疏模型
稀疏变换模型
图像重构
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研究来源
研究分支
研究去脉
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期刊影响力
生物医学工程学杂志
主办单位:
四川大学华西医院
四川省生物医学工程学会
出版周期:
双月刊
ISSN:
1001-5515
CN:
51-1258/R
开本:
大16开
出版地:
四川省成都市武候区外南国学巷37号 四川大学华西医院
邮发代号:
62-65
创刊时间:
1984
语种:
chi
出版文献量(篇)
5280
总下载数(次)
31
总被引数(次)
37300
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