磁共振图像压缩感知算法的比较
计算机视觉与模式识别
2015-03-05 v3
摘要
磁共振成像(MRI)是一种必不可少的医疗工具，其数据采集过程天然缓慢。缓慢的采集过程要求患者长时间暴露于扫描设备。近年来，将压缩感知(Compressive Sensing)技术应用于MRI和生物医学图像采集过程受到了显著关注。压缩感知是信号处理中新兴的理论。它旨在减少成功信号重建所需的采集数据量。减少采集的图像系数数量可降低采集时间，即暴露于MRI设备的时间。利用优化算法，可从少量采集样本中获得满意的图像质量。文献中提出了许多用于生物医学图像重建的优化算法。本文比较了三种常用优化算法，并给出了在若干MRI图像上的结果。
引用
@article{arxiv.1502.02182,
title = {Comparison of Algorithms for Compressed Sensing of Magnetic Resonance Images},
author = {Jelena Badnjar},
journal= {arXiv preprint arXiv:1502.02182},
year = {2015}
}