磁共振图像的原始-对偶近似迭代重建算法

• 作者: 冯前进 刘晓晖 张鑫媛 路利军 陈武凡
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 快速磁共振成像 压缩感知 原始-对偶 近似算子
• 年，卷（期）: 2018,（8）
• 所属期刊栏目: 热点与综述
• 页码范围: 28-35
• 页数: 8页
• 分类号: TP751.1
• 字数: 6481字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1801-0104

摘要

基于压缩感知(CS)的磁共振成像(MRI)是一种利用磁共振(MR)图像的稀疏性的快速成像技术,经典CS-MRI重建数学模型是在包含线性合成非平滑正则约束下的最优化问题.针对重建模型中的线性合成正则项提出利用原始-对偶框架同时求解原始-对偶问题,对原始-对偶问题的增广Lagrangian形式求解其最优解,提出了一种原始-对偶迭代重建算法;对于非平滑正则项的处理,提出使用Moreau包络进行平滑近似,然后利用近似算子得到平滑近似函数的导数形式.用体模图像和真实MR图像,与共轭梯度算法(CG)、算子分离算法(TVCMRI)、变量分离算法(RecPF)和快速混合分离算法(FCSA)进行比较,表明该算法重建效果最好,算法复杂度与最快的FCSA算法相当.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈武凡	南方医科大学生物医学工程学院	214	1814	21.0	30.0
2	冯前进	南方医科大学生物医学工程学院	109	771	14.0	20.0
3	路利军	南方医科大学生物医学工程学院	30	112	5.0	8.0
4	刘晓晖	南方医科大学生物医学工程学院	2	1	1.0	1.0
5	张鑫媛	南方医科大学生物医学工程学院	1	0	0.0	0.0