[发明专利]一种基于稀疏变换学习的改进灵敏度编码重建方法在审
| 申请号： | 202111296938.9 | 申请日： | 2021-11-03 |
| 公开（公告）号： | CN114004764A | 公开（公告）日： | 2022-02-01 |
| 发明（设计）人： | 段继忠;李玺兰 | 申请（专利权）人： | 昆明理工大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06T7/13 |
| 代理公司： | 昆明明润知识产权代理事务所(普通合伙) 53215 | 代理人： | 马海红 |
| 地址： | 650093 云*** | 国省代码： | 云南;53 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于稀疏变换学习的改进灵敏度编码重建方法，属于磁共振成像技术领域。灵敏度编码(SENSE)是一种显式利用多个接收线圈灵敏度信息来减少扫描时间的技术。为了提高磁共振重建质量、减少重建的伪影，本发明将数据驱动的自适应稀疏变换学习TL引入SENSE模型中，提出了一种基于灵敏度编码结合变换学习正则项的并行磁共振成像重建算法(Transform Learning‑Sensitivity Encoding,TL‑SENSE)。该模型利用交替方向乘子法(Alternating Direction Method Of Multipliers,ADMM)进行求解，通过变换更新、硬阈值去噪和图像更新三步实现磁共振成像重建。仿真实验结果表明，与基于全变分(Total Variation，TV)和Lp伪范数全变分(LpTV)正则项的灵敏度编码重建模型相比，提出的模型对图像去噪和修复具有较好的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 稀疏 变换 学习 改进 灵敏度 编码 重建 方法 | ||
【主权项】：
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