[发明专利]一种基于卷积稀疏双层迭代学习的磁共振快速成像方法有效
| 申请号： | 201610373846.9 | 申请日： | 2016-05-30 |
| 公开（公告）号： | CN106056647B | 公开（公告）日： | 2019-01-11 |
| 发明（设计）人： | 刘且根;卢红阳;魏静波;王玉皞;邓晓华 | 申请（专利权）人： | 南昌大学 |
| 主分类号： | G06T11/00 | 分类号： | G06T11/00;G06K9/62 |
| 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： | 一种基于卷积稀疏双层迭代学习的磁共振快速成像方法，包括以下步骤：在双层伯格曼字典迭代学习框架上融入卷积字典训练和稀疏系数更新，建立图像稀疏表示模型；在双层伯格曼迭字典学习内层迭代上利用增加辅助变量和轮换技术更新卷积字典和稀疏系数，特别地利用软阈值迭代法求解稀疏系数的子问题，更新稀疏系数；在双层伯格曼外层迭代上进行频域数据更新和图像更新，得到重建图像。本发明根据模型从自然图像库中获取卷积字典，该卷积字典能够有效地表示图像中的许多几何结构特征，如平滑、方向、边缘、斑块、纹理等特征，因此可以在更少的测量下更精确的重建磁共振图像，减少重建图像的伪影，恢复更多的图像细节。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 稀疏 双层 学习 磁共振 快速 成像 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于卷积稀疏双层迭代学习的磁共振快速成像方法，其特征是包括以下步骤：步骤(a)：从磁共振图像库中训练获取卷积字典，在双层伯格曼字典迭代学习框架上融入卷积字典训练和稀疏系数更新，建立图像稀疏表示模型，采用该卷积字典能够有效地表示图像中的许多几何结构特征；步骤(b)：在双层伯格曼迭字典学习内层迭代上利用增加辅助变量和轮换技术更新卷积字典和稀疏系数，利用软阈值迭代法求解稀疏系数的子问题，更新稀疏系数；步骤(c)：在双层伯格曼外层迭代上进行频域数据更新和图像更新，在卷积字典张成的特征空间下，利用增广拉格朗日和交替方向法的卷积实现快速磁共振图像重建。
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