基于自适应字典学习的磁共振快速成像

基于自适应字典学习的磁共振快速成像

作者:师大云端图书馆 时间:2020-10-03 分类:参考文献 喜欢:4840
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【摘要】压缩感知利用磁共振图像在变换域上的稀疏性,可以从高度欠采样的k空间精确地重建出原始信号。而且由压缩感知理论可知,信号越稀疏,重建的效果越好。传统的基于压缩感知的磁共振快速成像技术,所用到的稀疏变换一般为全局固定变换,如小波变换、离散余弦变换、有限差分变换等。近年来,基于块稀疏的字典学习方法逐渐成为了当前稀疏表示领域研究的热点。字典学习是一种自适应的稀疏表示方法,可以根据不同的图像产生合适的稀疏表示结果。把字典学习技术应用到基于压缩感知框架的图像重建中,对比传统的固定稀疏变换,由于其自适应性,对图像产生了更稀疏、更精确的稀疏表示结果,从而获得更好的图像重建结果。本文主要研究自适应字典学习技术在磁共振快速成像上的应用。从待重建图像中提取重叠的图像块来学习和构造字典,再用构造的字典来稀疏表示每一幅图像块,通过交替地更新字典和图像块,产生更精确有效的稀疏表示,从而在降低磁共振采样率、减少扫描时间的同时,也能保证图像重建质量。本文主要研究内容如下:(1)提出了一种基于字典学习和小波子带分解的压缩感知磁共振成像方法。讨论小波域和k空间的对应关系,从欠采样k空间中分离出每一个小波子带对应的局部k空间区域,进而得到小波子带的频域信号,以此信号来重建小波子带。在重建的过程中,利用字典学习技术,在小波子带上做字典学习,产生更稀疏的表示。最后,对重建的小波子带做小波逆变换求出重建图像。实验结果表明,对比基于压缩感知的高频子带重建方法,由于该算法引入了字典学习技术,获得更精确的稀疏表示,从而产生更精确的图像重建结果。(2)提出了一种基于结构稀疏字典的压缩感知磁共振图像序列重建方法。首先从待重建的图像序列中提取图像块进行聚类;然后对每个聚类进行主成分分析(principlecomponentanalysis,PCA),计算出各聚类对应的PCA基;将每个PCA基作为一个子字典,所有的子字典构成一个结构稀疏字典。结构稀疏字典相比于传统的过完备字典,降低了计算复杂度,减少了字典评估的自由度,而且子字典对相应聚类上相似图像块的稀疏表示更具针对性。实验结果表明,相比于当前压缩感知磁共振图像序列重建方法,该算法通过利用结构稀疏字典,获得更精确的稀疏表示,从而产生更精确的图像重建结果。
【作者】王圣如;
【导师】蔡念;
【作者基本信息】广东工业大学,电子与通信工程(专业学位),2014,硕士
【关键词】磁共振成像;压缩感知;字典学习;结构稀疏表示;小波变换;主成分分析;

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