用于磁粒子成像鲁棒重建的 L1 数据拟合:基于 Open MPI 数据集的定量评估
数值分析
2020-06-09 v2 数值分析
图像与视频处理
摘要
磁粒子成像是一种新兴的定量成像方式,利用超顺磁性氧化铁纳米颗粒独特的非线性磁化现象来恢复浓度。传统上重建被表述为带非负约束的罚最小二乘问题,然后用 Kaczmarz 方法的变体求解,该变体常在少量迭代后提前停止。除体模信号外,测量还额外包含背景信号与噪声信号。为获得良好重建,常采用频率选择的预处理步骤以消除噪声的有害影响。本工作中,我们提出一种互补的纯变分噪声处理思路,将高噪声测量视为离群值,并采用来自鲁棒统计的常用方法即 l1 数据拟合。与标准方法相比,它易于实现且计算复杂度相当。使用公共领域数据集(即 Open MPI 数据集)的实验表明,它能给出准确重建,且更不易受噪声测量影响,这通过与 Kaczmarz 方法的定量(PSNR / SSIM)与定性比较得以说明。我们也定量研究了 Kaczmarz 方法在小迭代次数下的性能。
引用
@article{arxiv.2001.06083,
title = {L1 data fitting for robust reconstruction in magnetic particle imaging: quantitative evaluation on Open MPI dataset},
author = {Tobias Kluth and Bangti Jin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2001.06083},
year = {2020}
}