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摘要:
针对压缩感知(CS)核磁共振成像(MRI)重建算法中全变分(TV)正则项会导致图像细节丢失的问题,引入互补分解模型,结合小波树结构稀疏(简称小波树),提出一种基于小波树和互补分解的CS-MRI重建算法.利用互补分解将图像分成平滑分量和残差分量两个部分,并将平滑分量用于TV正则项,残差分量用于e1范数,可避免TV正则项在滤除噪声的同时滤除过多的细节信息;利用小波树结构稀疏可进一步补充小波稀疏等先验信息,减少测量值或提高信噪比.针对目标函数中存在平滑和残差两个未知分量,将目标函数分解为相应的两个子问题交替最小化进行求解.实验结果表明,与基于小波树的WaTMRI和基于TV的TVCMRI、FCSA等重建算法相比,其能在滤除噪声的同时有效改善MRI图像的细节信息.
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文献信息
篇名 基于小波树和互补分解的CS-MRI重建算法
来源期刊 计算机技术与发展 学科 工学
关键词 核磁共振成像 压缩感知 互补分解 小波树结构稀疏(小波树) 目标函数 重建算法
年,卷(期) 2018,(12) 所属期刊栏目 应用开发研究
研究方向 页码范围 152-156
页数 5页 分类号 TP301.6
字数 3295字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-629X.2018.12.032
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 朱金秀 河海大学物联网工程学院 51 243 9.0 14.0
3 吴文霞 河海大学物联网工程学院 4 8 2.0 2.0
5 杨语晨 河海大学物联网工程学院 4 33 2.0 4.0
6 裴颖 河海大学物联网工程学院 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
核磁共振成像
压缩感知
互补分解
小波树结构稀疏(小波树)
目标函数
重建算法
研究起点
研究来源
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机技术与发展
月刊
1673-629X
61-1450/TP
大16开
西安市雁塔路南段99号
52-127
1991
chi
出版文献量(篇)
12927
总下载数(次)
40
总被引数(次)
111596
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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