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公开(公告)号:CN106056554B
公开(公告)日:2019-04-12
申请号:CN201610383443.2
申请日:2016-06-01
Applicant: 南昌大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 一种梯度域卷积稀疏编码的磁共振快速成像方法,按以下步骤:步骤A:把磁共振图像转换到梯度域中,在水平梯度图像和垂直梯度图像上进行滤波器学习,建立图像稀疏模型。步骤B:通过引入辅助变量,并利用轮换技术交替更新滤波器和稀疏参数,恢复水平梯度和垂直梯度,然后在这两个方向上重建图像。本发明把图像转换为梯度域后,可以更好地稀疏表示,然后利用卷积稀疏编码对梯度域里的整幅图像进行稀疏重建。由于对整幅图像进行处理,可以很好地保留相邻图像块间的潜在信息,因此可以更好地重建磁共振图像,达到令人满意的效果。
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公开(公告)号:CN104714200B
公开(公告)日:2018-06-19
申请号:CN201410714375.4
申请日:2014-12-01
Applicant: 南昌大学
IPC: G01R33/56
Abstract: 一种基于广义双层伯格曼非凸型字典学习的磁共振超欠采样K数据成像方法,包括:(a)在双层伯格曼字典学习框架上融入带非凸函数p范数先验信息进行字典学习和系数稀疏,建立图像稀疏表示模型;(b)在双层伯格曼迭字典学习内层迭代上利用增加辅助变量和轮换技术更新学习字典和稀疏系数,特别地利用广义软阈值迭代方法求解非凸p范数先验信息的目标函数,更新稀疏系数;(c)在双层伯格曼字典学习外层迭代上进行图像更新,得到重建图像。本发明通过广义软阈值迭代方法求解带非凸p范数先验信息的目标函数,可以在更大范围内惩罚小系数且对大系数偏差更小,进一步地稀疏表示图像,在少的扫描测量下精确地重建图像,减少重建图像的伪影,恢复更多图像细节。
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