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基于不同全变差的医学图像压缩感知重构被引量：2: 2017年; 为提高磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)的速度和成像质量,提出全变差(total variation,TV)、非局部全变差(nonlocal total variation,NLTV)和块稀疏全变差(group sparse total variation,GSTV)模型,对MRI图像压缩感知(compressed sensing,CS)重构。将不同TV模型分别与小波基相结合建立稀疏模型,由傅里叶矩阵进行测量,采用快速复合分裂算法(fast composite splitting algorithms,FCSA)实现MRI图像重构,以不同性能指标分析并比较不同TV模型的重构效果。实验结果表明,无论采样率如何设置,基于GSTV压缩感知重构MRI图像在性能指标以及细节精度等方面均具有明显优势,在快速医学成像领域具有一定临床应用价值。; 赵扬汤敏; 关键词：压缩感知图像重构全变差医学图像

基于压缩感知的磁共振血管快速成像的研究进展被引量：6: 2016年; 为了改善MRI和磁共振血管成像(magnetic resonance angiography,MRA)在临床应用中成像时间长和存在伪影的缺点,将压缩感知(compressed sensing,CS)引入磁共振血管成像(简称CS-MRA)中,不仅加快了成像速度,而且重构得到的图像质量并不逊于完整采样的图像。本文结合近3 a来的国内外相关文献,对CS-MRA最新成果进行了概述,并重点介绍了CS-MRA的诸多重构算法;指出了CS-MRA典型的开源软件工具及其特点;最后总结了CS-MRA相关研究的不足之处,并分析了CS-MRA的发展趋势。; 赵扬王敬时王伟汤敏; 关键词：压缩感知磁共振血管成像医学图像

基于非下采样轮廓波的MRI图像的压缩感知重构被引量：1: 2015年; 压缩感知是一种全新的信息采集与处理的理论框架,借助信号内在的稀疏性或可压缩性,可从小规模的线性、非自适应的测量值中通过非线性优化的方法精确重构信号。压缩感知以远低于奈奎斯特频率的采样频率,在压缩成像系统、医学图像处理等领域有着广阔的应用前景。提出算法采用非下采样轮廓波变换稀疏表达原始图像,通过傅立叶矩阵进行测量,最后采用迭代软阈值算法实现医学MRI图像的压缩感知重构。以峰值信噪比、互信息、伪影功率为评价指标,比较小波变换、频率局部化轮廓波变换以及非下采样轮廓波变换三者的压缩感知重构效果。实验结果表明,无论采样率设置如何变化,提出算法在峰值信噪比、原始信息保留比例以及重构精度等方面均具有明显优势,在快速医学成像领域具有广阔的应用前景。; 陈秀梅王敬时王伟赵扬汤敏; 关键词：压缩感知图像重构

基于NLTV和NESTA的MRI/MRA图像感兴趣区域的压缩感知重构被引量：1: 2017年; 压缩感知理论借助信号内在的稀疏性或可压缩性,利用随机投影实现在远低于奈奎斯特频率的采样频率下对压缩数据进行采集。将该技术应用于医学成像领域可以加快MRI/MRA的扫描速度,提高扫描效率,减少患者的不适感。以NLTV(Nonlocal Total Variation)正则化来改善传统TV导致的边缘模糊、阶梯效应等缺点,提出改进的NESTA算法(简称NLTV-ROI-NESTA算法)实现MRI/MRA图像感兴趣区域(Region of Interests,ROIs)的精确重构,增强低对比度血管的细节信息,以峰值信噪比、结构化相似度、相对误差3个指标来定性、定量地评价算法的性能。实验结果表明,与传统的压缩感知重构算法相比,NLTV-ROI-NESTA算法在重构精度和细节保留方面均具有明显优势,能较好地保持低对比度血管或其他感兴趣区域的细节特征,在快速医学成像领域具有广阔的应用前景。; 赵扬王伟董蓉王敬时汤敏; 关键词：压缩感知图像重构感兴趣区域

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赵扬