基于稀疏约束的磁共振图像去噪与重构方法研究

发布时间：2017-03-17 17:08

  本文关键词：基于稀疏约束的磁共振图像去噪与重构方法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：压缩感知磁共振成像(CS-MRI)是一种很有前景的用于加速动态心脏磁共振成像(dCMRI)的技术。对于dCMRI,CS-MRI通常是利用图像信号的稀疏性和低秩性通过从K空间获取的欠采样动态图像的数据来进行重建。基于稀疏约束的磁共振(MR)图像重构过程中,图像表征越稀疏,重构图像的精度越高。如何提高磁共振成像的稀疏性,对与提高重构图像的质量,具有重要的研究意义。另外,随着磁共振成像(MRI)在临床应用中日益增长的需求,如何减少噪声在磁共振成像中的影响意义深远。因此在本文中我们将研究基于稀疏约束的磁共振图像的去噪算法与重构算法。总广义变分(TGV)正则化模型是最有效的MR图像去噪方法之一,然而,对于三维动态MR图像,TGV正则化模型不能正确地使用切片之间的相关空间信息。在本文中,研究了一种三维TGV(3D-TGV)去噪方法,并将其应用于对动态磁共振图像的不同种类的噪声进行去噪。实验结果表明,相比于全变分(TV)以及3D-TGV具有更好的去噪效果,使去噪后的磁共振图像具有更高的信噪比(SNR)以及较小的伪影。为了提高动态磁共振图像重构的稀疏性,本文提出基于3D-TGV方法与高阶奇异值分解(HOSVD)方法相结合的稀疏约束方法:k-t-TGV-TD(Total Generalized Variation and Tensor Decomposition)。同时,为了提高重构图像的重构速度,将快速复合分裂算法(FCSA)用于复杂的稀疏凸优化问题的求解,即将复杂的凸优化问题分解成多个简单的子问题求解,再通过线性组合获取凸优化问题的解。最后,将心脏电影数据集和心脏灌注MR数据集用来验证该方法的性能。实验结果表明,相比于k-t SLR(Sparisty and Low Rank)方法、HOSVD方法,该方法能显著改善重建质量,不仅重构出具有更高的信号噪声比的图像而且还具有相对来说较低的L2范数误差(RLNE)。
【关键词】：动态磁共振图像 高阶奇异值分解 总广义全变分变换 稀疏表示 图像去噪 图像重构
【学位授予单位】：浙江理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：R445.2;R54
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第一章 绪论9-14
• 1.1 研究目的和意义9-10
• 1.2 磁共振图像去噪算法的国内外研究现状10
• 1.3 磁共振图像稀疏表征的国内外研究现状10-12
• 1.4 磁共振图像稀疏重构算法的国内外研究现状12
• 1.5 本文研究主要内容和结构安排12-14
• 第二章 基于稀疏约束的磁共振图像处理的理论基础14-20
• 2.1 磁共振成像原理14-15
• 2.2 基于压缩感知的磁共振成像(CS-MRI）15-16
• 2.3 张量分解在磁共振图像重构中的应用16-19
• 2.4 本章小结19-20
• 第三章 基于 3-D TGV磁共振图像去噪算法的研究20-29
• 3.1 基于TV磁共振图像去噪算法研究20-22
• 3.1.1 2D-TV去噪算法20-21
• 3.1.2 3D-TV去噪算法21-22
• 3.2 基于TGV磁共振图像去噪算法的研究22
• 3.2.1 2D二阶总广义变分的去噪算法22
• 3.2.2 3D二阶总广义变分的去噪算法22
• 3.3 实验数据22-23
• 3.4 实验结果及分析23-28
• 3.4.1 高斯噪声去噪实验结果及分析26
• 3.4.2 随机噪声去噪实验结果及分析26-28
• 3.5 本章小结28-29
• 第四章 基于稀疏约束的磁共振图像重构算法的研究29-36
• 4.1 基于TV-L1的CS-MRI重构理论29
• 4.2 基于TGV-L1的CS-MRI重构理论29-32
• 4.3 基于HOSVD-Lp的CS-MRI重构理论32-33
• 4.4 基于 3D-TGV与HOSVD相结合的稀疏表示的CS-MRI重构理论33-34
• 4.5 基于FCSA的三维心脏磁共振图像快速成像的CS-MRI重构理论34-35
• 4.6 本章小结35-36
• 第五章 基于稀疏约束的磁共振图像重构算法的实验结果及分析36-46
• 5.1 实验数据36-38
• 5.2 实验结果38-44
• 5.2.1 对心脏灌注数据集的重构比较38-41
• 5.2.2 对心脏电影数据集的重构比较41-44
• 5.3 实验结果分析44-45
• 5.4 本章小结45-46
• 第六章 结论与展望46-48
• 6.1 本文工作总结46
• 6.2 未来工作展望46-48
• 参考文献48-53
• 致谢53-54
• 作者攻读硕士学位期间的研究成果54

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