基于curvelet变换快速迭代收缩阈值算法的压缩采样磁共振图像重建

• 作者: 周宇轩 王伟 王翰林
• 来源期刊: 北京生物医学工程
• 学科: 医学
• 关键词: MRI图像重建 压缩感知 迭代收缩阈值 curvelet变换
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 论著
• 页码范围: 356-363,380
• 页数: 9页
• 分类号: R318.04
• 字数: 4884字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-3208.2018.04.005

摘要

目的 为提高MR图像的重建效果和降低重建图像边缘模糊,本文提出一种基于curvelet变换的MRI快速迭代收缩阈值算法(fast iterative shrinkage-thresholding algorithm,FISTA).方法 利用curvelet变换多尺度、各向奇异性、对图像边缘有更好的几何表达等特性,将curvelet稀疏变换和FISTA结合,并与传统基于小波变换的FISTA对相同MR图像作重建对比.重建图像的质量以峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)、 均方误差(mean square error,MSE)、 结构相似性度(structural similarity degree,SSIM)来衡量.结果 实验选用Lena图像和脑部MR图像,从重建图像细节、差值图像、评估参数三方面对算法重建效果进行比较分析,证明该curvelet-FISTA算法可有效恢复完全采样图像从核磁共振成像中的欠采样数据.结论 与传统基于小波变换的FISTA相比,该方法可以更好地保持重建图像的细节信息,并有效地消除图像边缘的模糊现象,显示了较好的重建效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王伟	南京医科大学生物医学工程与信息学院生物医学工程系	81	410	10.0	15.0
2	王翰林	南京医科大学生物医学工程与信息学院生物医学工程系	1	4	1.0	1.0
3	周宇轩	南京医科大学生物医学工程与信息学院生物医学工程系	1	4	1.0	1.0