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基于正则化迭代的并行磁共振图像重建算法
引用本文:陈蓝钰,常严,王雷,杨晓冬.基于正则化迭代的并行磁共振图像重建算法[J].应用声学,2015,23(12):68-68.
作者姓名:陈蓝钰  常严  王雷  杨晓冬
作者单位:中国科学院苏州生物医学工程技术研究所,中国科学院苏州生物医学工程技术研究所,中国科学院苏州生物医学工程技术研究所,中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
基金项目:国家自然科学基金(11105096)、江苏省自然科学基金(BK20131171)、苏州市科技项目(SYG201425)
摘    要:为了解决并行磁共振成像过程的病态性和图像信噪比下降问题,降低重建过程中噪声放大和异常值的干扰造成的图像信噪比的损失,提出了一种基于正则化共轭梯度迭代的并行磁共振成像重建算法;该算法基于最小二乘理论,引入正则化,优化方程,进而进行迭代重建;采用了不同加速因子的人脑磁共振K空间欠采样数据以验证该算法的重建性能,仿真结果表明了该算法相较于最小二乘法,能较大限度地降低噪声对重建结果的干扰,具有信噪比更高、误差更小、成像效果更好等特征;重建图像质量得到了较好的改善,对临床诊断更具有适用性。

关 键 词:并行磁共振成像  图像重建  最小二乘法  迭代法  正则化
收稿时间:2015/6/17 0:00:00
修稿时间:2015/7/15 0:00:00

Regularized Parallel MRI Using Conjugate Gradient Iterations
Chang Yan,Wang Lei and.Regularized Parallel MRI Using Conjugate Gradient Iterations[J].Applied Acoustics,2015,23(12):68-68.
Authors:Chang Yan  Wang Lei and
Institution:Suzhou Institute of Biomedical Engineering and Technology Chinese Academy of Sciences,Suzhou Institute of Biomedical Engineering and Technology Chinese Academy of Sciences,Suzhou Institute of Biomedical Engineering and Technology Chinese Academy of Sciences,
Abstract:
Keywords:
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