基于模型与压缩感知及平滑 L0 范数的光声图像重建
信号处理
2018-02-27 v1
摘要
光声成像（PAI）是一种新型医学成像方式，它结合了超声成像的空间分辨率和纯光学成像的高对比度优势。解析算法因其实现简单通常被用于重建光声（PA）图像，然而它们提供的图像精度较低。基于模型（MB）的算法用于提高图像质量和精度，但需要大量的换能器与数据采集。在本文中，我们将压缩感知（CS）理论与 MB 算法相结合以减少换能器数量。提出了平滑 L0 范数（SL0）作为重建方法，并与简单迭代重建（IR）和基追踪进行了比较。结果表明，在使用较少换能器的情况下，S 相比其他方法提供了更高的图像质量。定量比较表明，在相同条件下，SL0 的峰值信噪比约为基追踪的两倍。
引用
@article{arxiv.1802.09313,
title = {Model-Based Photoacoustic Image Reconstruction using Compressed Sensing and Smoothed L0 Norm},
author = {Moein Mozaffarzadeh and Ali Mahloojifar and Mohammadreza Nasiriavanaki and Mahdi Orooji},
journal= {arXiv preprint arXiv:1802.09313},
year = {2018}
}
备注
This paper is presented in Photons Plus Ultrasound: Imaging and Sensing 2018 conference and published by International Society for Optics and Photonics