[发明专利]一种梯度域卷积稀疏编码的磁共振快速成像方法有效
| 申请号： | 201610383443.2 | 申请日： | 2016-06-01 |
| 公开（公告）号： | CN106056554B | 公开（公告）日： | 2019-04-12 |
| 发明（设计）人： | 刘且根;吴新峰;熊娇娇;张明辉;王玉皞 | 申请（专利权）人： | 南昌大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00 |
| 代理公司： | 南昌新天下专利商标代理有限公司 36115 | 代理人： | 施秀瑾 |
| 地址： | 330031 江西省*** | 国省代码： | 江西;36 |
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| 摘要： | 一种梯度域卷积稀疏编码的磁共振快速成像方法，按以下步骤：步骤A：把磁共振图像转换到梯度域中，在水平梯度图像和垂直梯度图像上进行滤波器学习，建立图像稀疏模型。步骤B：通过引入辅助变量，并利用轮换技术交替更新滤波器和稀疏参数，恢复水平梯度和垂直梯度，然后在这两个方向上重建图像。本发明把图像转换为梯度域后，可以更好地稀疏表示，然后利用卷积稀疏编码对梯度域里的整幅图像进行稀疏重建。由于对整幅图像进行处理，可以很好地保留相邻图像块间的潜在信息，因此可以更好地重建磁共振图像，达到令人满意的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 梯度 卷积 稀疏 编码 磁共振 快速 成像 方法 | ||
【主权项】：
1.一种梯度域卷积稀疏编码的磁共振快速成像方法，其特征是按以下步骤：步骤A：把磁共振图像转换到梯度域中，在整幅水平梯度图像和垂直梯度图像上进行卷积滤波器学习，建立以下图像稀疏模型：![]()
![]()
其中，我们定义重建图像![]()
傅里叶欠采样信号![]()
傅里叶欠采样矩阵![]()
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和![]()
分别表示稀疏特征系数和向量化的二维滤波器；模型中的前两项分别表示重建结果与梯度域欠采样数据保持相近的约束项和特征系数稀疏约束项；第三项表示数据保真度，用二范数来控制误差。步骤B：通过引入辅助变量，增加拉格朗日乘子把约束问题转换成无约束问题，并利用轮换技术交替更新滤波器和稀疏参数，恢复水平梯度和垂直梯度，然后在这两个方向上重建图像。
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