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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 被引量：1
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作者 王翰林 周宇轩 王伟 《北京生物医学工程》 2018年第4期356-363,380,共9页
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... 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。 展开更多
关键词 MRI图像重建 压缩感知 迭代收缩阈值 CURVELET变换
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