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基于正則化迭代的并行磁共振圖像重建算法
DOI:
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作者:
作者單位:

中國科學(xué)院蘇州生物醫學(xué)工程技術(shù)研究所,中國科學(xué)院蘇州生物醫學(xué)工程技術(shù)研究所,中國科學(xué)院蘇州生物醫學(xué)工程技術(shù)研究所,中國科學(xué)院蘇州生物醫學(xué)工程技術(shù)研究所

作者簡(jiǎn)介:

通訊作者:

中圖分類(lèi)號:

R318

基金項目:

國家自然科學(xué)基金(11105096)、江蘇省自然科學(xué)基金(BK20131171)、蘇州市科技項目(SYG201425)


Regularized Parallel MRI Using Conjugate Gradient Iterations
Author:
Affiliation:

Suzhou Institute of Biomedical Engineering and Technology Chinese Academy of Sciences,Suzhou Institute of Biomedical Engineering and Technology Chinese Academy of Sciences,Suzhou Institute of Biomedical Engineering and Technology Chinese Academy of Sciences,

Fund Project:

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    摘要:

    為了解決并行磁共振成像過(guò)程的病態(tài)性和圖像信噪比下降問(wèn)題,降低重建過(guò)程中噪聲放大和異常值的干擾造成的圖像信噪比的損失,提出了一種基于正則化共軛梯度迭代的并行磁共振成像重建算法;該算法基于最小二乘理論,引入正則化,優(yōu)化方程,進(jìn)而進(jìn)行迭代重建;采用了不同加速因子的人腦磁共振K空間欠采樣數據以驗證該算法的重建性能,仿真結果表明了該算法相較于最小二乘法,能較大限度地降低噪聲對重建結果的干擾,具有信噪比更高、誤差更小、成像效果更好等特征;重建圖像質(zhì)量得到了較好的改善,對臨床診斷更具有適用性。

    Abstract:

    參考文獻
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    引證文獻
引用本文

陳藍鈺,常嚴,王雷,楊曉冬.基于正則化迭代的并行磁共振圖像重建算法計算機測量與控制[J].,2015,23(12):68.

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歷史
  • 收稿日期:2015-06-17
  • 最后修改日期:2015-07-15
  • 錄用日期:2015-07-15
  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2016-01-08
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