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公开(公告)号：CN103505206A
公开(公告)日：2014-01-15
申请号：CN201210200798.5
申请日：2012-06-18
Abstract: 现有的成像方法速度比较慢，硬件成本高，本发明公开了一种基于CS压缩感知理论的快速并行动态磁共振成像方法。本发明在设定的加速因子下，产生k-t空间的不相干采样轨迹，然后按照该轨迹采集数据；接着，利用动态MRI图像稀疏和低秩结构的复合信息建立目标函数；最后，通过快速复合分裂算法(FCSA)求解该复合正则化目标函数，能够快速并行的得到最优解，从而重建原始的动态MRI图像序列。本发明突破了经典奈奎斯特采样定理的极限，通过随机采样少量数据点，结合联合稀疏信息，利用可并行实现的FCSA算法重建动态MRI图像序列，从而大幅度的缩短了磁共振成像时间。
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公开(公告)号：CN103505207A
公开(公告)日：2014-01-15
申请号：CN201210200808.5
申请日：2012-06-18
IPC: A61B5/055
Abstract: 现有的成像方法速度比较慢，硬件成本高，本发明公开了一种基于CS压缩感知技术的快速有效的动态磁共振成像方法。本发明在设定的加速因子下，产生k-t空间中不相干采样轨迹，然后按照该轨迹采集数据；接着利用动态MRI图像稀疏和低秩结构的复合信息建立目标函数；最后，通过加入Bregman迭代的kt-SLR方法求解该复合正则化目标函数，能够快速的收敛到最优解，从而重建原始的动态MRI图像序列。本发明突破了经典奈奎斯特采样定理的极限，通过随机采样少量数据点，结合联合稀疏信息，利用加速收敛的快速非线性优化算法重建动态MRI图像序列，从而大幅度的缩短了磁共振成像时间。
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公开(公告)号：CN102332152A
公开(公告)日：2012-01-25
申请号：CN201110266500.6
申请日：2011-09-09
Applicant: 山东大学威海分校
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明涉及图像处理领域，一种图像局部分割方法。方法步骤：S1，图像预处理；S2，水平集函数φ(x)初始化；S3，创建窄带；S4，更新速度函数F(x)；S5，用速度函数F(x)按照下式更新窄带内的点，φn+1＝φn+Δt·F；S6，如果φ(x)≥0，则φ(x)＝1，否则，φ(x)＝-1；S7，平滑曲线；S8，若水平集函数进化未收敛，则转到步骤3，否则停止进化。本发明引入二值水平集和形态学运算，使得分割边界窄带的稳定性和灵活性得到保证，局部分割精度可达一个像素的精度。本发明局部分割方法稳定性好，局部分割精度高，能够很好的实现图像局部精确分割。
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公开(公告)号：CN102332152B
公开(公告)日：2013-07-31
申请号：CN201110266500.6
申请日：2011-09-09
Applicant: 山东大学威海分校
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明涉及图像处理领域，一种图像局部分割方法。方法步骤：S1，图像预处理；S2：水平集函数φ(x)初始化；S3，创建窄带；S4，更新速度函数F(x)；S5，用速度函数F(x)按照下式更新窄带内的点，φn+1＝φn+Δt·F；S6，如果φ(x)≥0，则φ(x)＝1，否则，φ(x)＝-1；S7，平滑曲线；S8，若水平集函数进化未收敛，则转到步骤3，否则停止进化。本发明引入二值水平集和形态学运算，使得分割边界窄带的稳定性和灵活性得到保证，局部分割精度可达一个像素的精度。本发明局部分割方法稳定性好，局部分割精度高，能够很好的实现图像局部精确分割。
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