CS-MRI中稀疏信号支撑集混合检测方法

摘要：

针对磁共振成像技术采样过程过慢的问题，给出一种新的基于压缩感知的图像重建方法。通过分析一种特殊的基于奇异值分解(SVD)的信号稀疏表示方法，提出一种结合稀疏信号位置和大小信息的支撑集混合检测方法，并根据该方法改进稀疏信号重建算法 FCSA。实验结果证明，在相同的欠采样率下，改进 FCSA 算法重建图像的峰值信噪比(PSNR)比传统的基于小波稀疏基的FCSA算法重建图像的PSNR高2.21 dB~12.72 dB，比基于SVD稀疏基的FCSA算法重建图像的PSNR高0.87 dB~2.05 dB，且重建时间从基于小波稀疏基的FCSA算法的103.21 s下降至改进FCSA算法的36.91 s。

关键词：压缩感知、磁共振成像、支撑集检测、奇异值分解、稀疏信号、FCSA算法

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金资助重点项目61033012；国家自然科学基金资助项目61003177。

在线出版日期：2014-06-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：164-167