| 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 |
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| 引用本文： | 王翰林,周宇轩,王伟.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[J].北京生物医学工程,2018,37(4):356-363,380. |
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| 作者姓名： | 王翰林 周宇轩 王伟 |
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| 作者单位： | 南京医科大学生物医学工程与信息学院生物医学工程系 南京 211000;南京医科大学生物医学工程与信息学院生物医学工程系 南京 211000;南京医科大学生物医学工程与信息学院生物医学工程系 南京 211000 |
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| 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。
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| 关 键 词： | MRI图像重建 压缩感知 迭代收缩阈值 curvelet变换 |
Compression sampling magnetic resonance image reconstruction based on curvelet-FISTA |
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| WANG Hanlin,ZHOU Yuxuan,WANG Wei.Compression sampling magnetic resonance image reconstruction based on curvelet-FISTA[J].Beijing Biomedical Engineering,2018,37(4):356-363,380. |
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| Authors: | WANG Hanlin ZHOU Yuxuan WANG Wei |
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