首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     

基于NLTV和NESTA的MRI/MRA图像感兴趣区域的压缩感知重构
引用本文:赵扬,王伟,董蓉,王敬时,汤敏.基于NLTV和NESTA的MRI/MRA图像感兴趣区域的压缩感知重构[J].计算机科学,2017,44(9):308-314.
作者姓名:赵扬  王伟  董蓉  王敬时  汤敏
作者单位:南通大学电子信息学院 南通226007,南通大学电子信息学院 南通226007,南通大学电子信息学院 南通226007,南通大学电子信息学院 南通226007,南通大学电子信息学院 南通226007
基金项目:本文受国家自然科学基金项目(81371663,61401239),江苏省自然科学基金项目(BK20130393,BK20151273),江苏高校品牌专业建设工程资助
摘    要:压缩感知理论借助信号内在的稀疏性或可压缩性,利用随机投影实现在远低于奈奎斯特频率的采样频率下对压缩数据进行采集。将该技术应用于医学成像领域可以加快MRI/MRA的扫描速度,提高扫描效率,减少患者的不适感。以NLTV(Nonlocal Total Variation)正则化来改善传统TV导致的边缘模糊、阶梯效应等缺点,提出改进的NESTA算法(简称NLTV-ROI-NESTA算法)实现MRI/MRA图像感兴趣区域(Region of Interests,ROIs)的精确重构,增强低对比度血管的细节信息,以峰值信噪比、结构化相似度、相对误差3个指标来定性、定量地评价算法的性能。实验结果表明,与传统的压缩感知重构算法相比,NLTV-ROI-NESTA算法在重构精度和细节保留方面均具有明显优势,能较好地保持低对比度血管或其他感兴趣区域的细节特征,在快速医学成像领域具有广阔的应用前景。

关 键 词:压缩感知  图像重构  非局部TV  NESTA算法  感兴趣区域
收稿时间:2016/8/1 0:00:00
修稿时间:2017/1/6 0:00:00

Compressed Sensing Recovery Algorithm for Region of Interests of MRI/MRA Images Based on NLTV and NESTA
ZHAO Yang,WANG Wei,DONG Rong,WANG Jing-shi and TANG Min.Compressed Sensing Recovery Algorithm for Region of Interests of MRI/MRA Images Based on NLTV and NESTA[J].Computer Science,2017,44(9):308-314.
Authors:ZHAO Yang  WANG Wei  DONG Rong  WANG Jing-shi and TANG Min
Affiliation:School of Electronics and Information Engineering,Nantong University,Nantong 226007,China,School of Electronics and Information Engineering,Nantong University,Nantong 226007,China,School of Electronics and Information Engineering,Nantong University,Nantong 226007,China,School of Electronics and Information Engineering,Nantong University,Nantong 226007,China and School of Electronics and Information Engineering,Nantong University,Nantong 226007,China
Abstract:
Keywords:Compressed sensing  Image recovery  Nonlocal total variation  NESTA algorithm  Region of interests
点击此处可从《计算机科学》浏览原始摘要信息
点击此处可从《计算机科学》下载全文
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号