图像域自适应线性自回归MRI图像客观质量提升算法研究

摘要：

目的 磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)是临床医学影像检查的重要手段,然而受限于检查时间,高客观质量的MRI图像难以获得,有效提高MRI图像分辨率成为研究热点.本文为高效地提高MRI图像分辨率,减少患者检查时间,提出图像域的基于线性自回归模型自适应客观质量提升算法.方法 首先,创建基于距离权重的自回归模型获得插值系数;其次,利用自适应算法解决自回归算法中插值矩阵病态的问题;最后,通过对标准数据库中具有不同噪声水平的图像进行测试.结果 本算法重建图像的峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)平均值比经典算法提高1.8～4dB,结构相似度(structural similarity index measurement,SSIM)指标平均提高0.02～0.06.结论 图像域自适应线性自回归MRI图像客观质量提升算法在有效提高MRI图像分辨率的同时,保持了较高的客观质量.

关键词：图像插值、客观质量提升重建、线性自回归模型、加权最小二乘法、距离权重

所属期刊栏目：35

分类号：R318.04(医用一般科学)

资助基金：国家自然科学基金61272255,61672362,61103064

在线出版日期：2017-03-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：626-631