【摘 要】
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借助信号内在的稀疏性或可压缩性,压缩感知利用随机投影实现以远低于奈奎斯特频率的采样频率下对压缩后数据的采集。结合压缩感知和低秩思想,可以加快心脏磁共振(CMR)图像的
【机 构】
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南通大学信息科学技术学院信息工程系; 南通大学电气工程学院自动化系; 南通大学附属医院医学影像科; 通科微电子学院; 南通大学-南通智能信息技术联合研究中心;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(81371663);江苏省自然科学基金项目(BK20151273);江苏高校品牌专业建设工程资助项目(PPZY2015B135)
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借助信号内在的稀疏性或可压缩性,压缩感知利用随机投影实现以远低于奈奎斯特频率的采样频率下对压缩后数据的采集。结合压缩感知和低秩思想,可以加快心脏磁共振(CMR)图像的扫描速度,减轻患者不适,提高检查质量。本文提出CMR图像的多尺度低秩分解模型,并采用交替方向拉格朗日乘子法(ADMM)进行求解。以峰值信噪比(PSNR)和相对误差(RLNE)作为定量评价指标,结合人眼视觉感受以及局部区域放大,对比分析本文算法与L+S分解、kt FOCUSS、k-t SPARSE SENSE等主流算法的性能优劣。实验结果表明:本文提出的多尺度低秩分解模型,经过ADMM算法重构的效果在性能指标上明显优于其他对比算法,同时图像细节和边缘轮廓成像质量更佳。该方法将推动CMR快速成像技术的发展及其在临床疾病诊疗中的应用。
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