基于快速分裂Bregman迭代的全变差正则化SENSE磁共振图像重建
Total Variation Regularized SENSE MRI Reconstruction Based on Fast Split Bregman Iteration作者机构:东北大学信息科学与工程学院辽宁沈阳110819
出 版 物:《东北大学学报(自然科学版)》 (Journal of Northeastern University(Natural Science))
年 卷 期:2014年第35卷第1期
页 面:24-28页
核心收录:
学科分类:0810[工学-信息与通信工程] 0711[理学-系统科学] 07[理学] 08[工学] 080401[工学-精密仪器及机械] 0804[工学-仪器科学与技术] 080402[工学-测试计量技术及仪器] 0805[工学-材料科学与工程(可授工学、理学学位)] 0701[理学-数学] 0812[工学-计算机科学与技术(可授工学、理学学位)]
基 金:中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(N100404007)
主 题:敏感度编码(SENSE) 磁共振图像重建 全变差正则化 人工时间演化法 分裂Bregman迭代
摘 要:在并行磁共振成像中,由于敏感度编码(SENSE)重建过程的病态性,当加速因子增大时,其重建图像的信噪比将会明显降低.通过深入分析全变差(TV)正则化的SENSE重建模型,引入一种高效快速的分裂Bregman迭代算法来得到优化解,进而有效改善图像重建效果.分别对磁共振的体模数据和大脑数据进行仿真实验研究.结果表明,与传统TV正则化SENSE重建相比,此算法不但迭代次数少、收敛速度快,而且能够有效消除混叠伪影,提高图像信噪比并减小归一化均方误差.