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压缩感知快速迭代阈值收缩算法在MRI上的应用

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目的:rn 探讨基于压缩感知的快速迭代阈值收缩算法准确重构磁共振图像的可行性.rn 材料与方法:rn 利用1.5T磁共振扫描仪对健康志愿者进行颅脑常规扫描,获取DICOM格式的全采样原始图像.基于迭代阈值收缩算法理论,对k空间欠采样的数据进行重构.计算峰值信噪比(PSNR)量化评估重构图像,并与非线性共轭梯度算法所得的结果进行比较.并对不同的磁共振扫描序列所得图像进行同样的处理探讨其稳定性.rn 结果:rn 与非线性共轭梯度算法相比较,本研究所提的快速迭代阈值收缩算法重构得到的图像具有更高的峰值信噪比(PSNR)(44.80±12.7dB与39.54±6.91dB)且更短的重构图像的时间(1.09±0.03s与5.40±0.46s).且不同扫描序列重构图像的峰值信噪比均值与重构时间没有显著性差异.rn 结论:rn 基于压缩感知快速迭代阈值收缩算法可实现快速采集并准确重构磁共振图像.提示通过修改扫描序列,将欠采样模式植入到扫描序列中,直接获取欠采样的原始图像,运用该算法对欠采样图像进行高分辨率重构,可缩短扫描时间,为临床提供了很大的应用价值.

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