基于一般噪声模型下矩阵恢复的复扩散加权图像估计

我们提出了一种基于块的单值收缩方法，用于低信噪比和加速采集下的扩散磁共振图像估计。该方法作用于灵敏度编码重建得到的复数据，其中通过对重建中的噪声传播建模并随后模拟或计算极限单值谱，可以获得渐近最优的信号恢复保证。我们给出了处理相位不一致和优化块构建的简单策略。我们工作的相关性在合成数据、体内成人样本以及具有挑战性的新生儿和胎儿队列上进行了定量验证。我们的方法与相关方法进行了比较，后者通常仅作用于幅度数据并使用基于数据的噪声水平估计和单值截断。提供了视觉示例以说明在生成去噪和去偏的扩散估计时有效保留空间和扩散细节的效果。