基于模拟回火退火的DT—MR图像平滑和估计

• 作 者: 张相芬 张洪梅 田蔚风
• 机 构: 上海交通大学仪器科学与工程系,上海师范大学机械与电子工程学院,博兴县人民医院
• 出 处: 上海交通大学学报
• 发表日期: 2007年04期
• 关键词: 扩散张量成像 高斯-马尔可夫随机场 平滑 模拟回火退火 最大后验 diffusion tensor imaging （DTI） Gaussian-Markov
• 基金项目: 国家重点基础研究发展规划（973）资助项目（2003CB716103）.致谢 感谢南方医科大学图像处理研究所的颜刚老师和刘新刚博士的讨论和建议,感谢南方医科大学图像处理研究所的江贵平老师的大力支持和帮助.尤其感谢南方医科大学生物医学工程学院院长、国家973项目首席科学家陈武凡教授的多方面支持和帮助.

在采用高斯-马尔可夫随机场(GMRF)对扩散张量磁共振成像(DT-MRI)的原始图像进行平滑和估计时,要根据Bayes准则对图像灰度进行最大后验(MAP)估计.为了避免陷入局部最小的“陷阱”和减小计算量,MAP估计采用了模拟回火退火方法(STA).通过对未加权图像和不同梯度脉冲下的加权图像(共7幅)同时进行平滑和估计.结果表明,基于STA对图像进行平滑和估计能够大大减少噪声影响,从而在图像信噪比很低的情况下仍能保证张量场完全正定.把本方法的实验结果与传统模拟退火(SA)方法的结果进行比较,表明基于S