| 题名 | 基于边缘加权的L1范数欠采MRI稀疏重建; Edge-Weighted L1 Norm Minimization in Undersampled MRI Reconstruction |
| 作者 | 胡昌伟 |
| 答辩日期 | 2012 ; 2012 |
| 导师 | 陈忠 ; 屈小波 |
| 关键词 | MRI 稀疏重建 压缩传感 范数最优化 小波变换 MRI sparse reconstruction compressive sensing l1 norm minimization wavelet |
| 英文摘要 | MRI作为一种重要的成像工具，已在临床诊断中得到了广泛应用，但其仍面临数据采集慢的挑战。欠采MRI稀疏重建是减少采样时间的一种有效方法。然而，对k空间进行欠采违背了奈奎斯特采样定理，将在重建图像中引入伪影，造成MRI图像的边缘特征模糊。但边缘特征通常包含丰富的对病理诊断极为重要的结构信息，因此如何提高重建图像边缘的能力成为一个重要问题。本文在常见的求解L1范数最优化方法的基础上，设计了不同的加权矩阵，提出提高MRI图像边缘重建的新方法。本论文的主要成果如下： 一、简要介绍了MRI空间编码的原理及与欠采MRI稀疏重建有关的基本数学理论，结合欠采MRI稀疏重建的最新发展现状，总结目前欠采MRI稀...; Although MRI has been widely used in clinical applications as an important imaging tool, it is still burdened by the long acquisition time. Undersampling k-space is an effective way to solve the long acquisition time problem. However, undersampling violates the Nyquist-Shannon sampling theorem and introduces aliasing artifacts in the reconstruction, which blur the edge features that usually contai...; 学位：工学硕士; 院系专业：物理与机电工程学院物理学系_电磁场与微波技术; 学号：19820091152509 |
| 语种 | zh_CN |
| 出处 | http://210.34.4.13:8080/lunwen/detail.asp?serial=34818 |
| 内容类型 | 学位论文 |
| 源URL | [http://dspace.xmu.edu.cn/handle/2288/55021]  |
| 专题 | 物理技术－学位论文 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 胡昌伟. 基于边缘加权的L1范数欠采MRI稀疏重建, Edge-Weighted L1 Norm Minimization in Undersampled MRI Reconstruction[D]. 2012, 2012. |
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