基于改进型迭代NR的磁感应断层成像图像重建算法

发布时间：2018-05-21 01:38

  本文选题：磁感应断层成像 + 图像重建　； 参考：《中国生物医学工程学报》2015年02期

【摘要】：在磁感应断层成像中,图像重建是一个典型的病态问题,其数值解存在不稳定性。针对此问题,提出一种基于加权矩阵和L1范数正则化的改进型迭代Newton-Raphson(NR)算法。该算法通过在目标函数的误差项中引入加权矩阵,同时在L2范数正则化惩罚项的基础上引入L1范数正则化,改善图像重建解的病态性。设置3种典型的模型,分别对有无噪声的数据进行分析,将本算法与Tikhonov正则化算法和迭代NR算法进行对比。在无噪声数据分析中,所提算法相对Tikhonov正则化算法和迭代NR算法的相对图像误差减小0.11~0.14,相关系数提高13%~17%。在有噪声数据中,所提算法相对于Tikhonov正则化算法和迭代NR算法的相对图像误差减小0.06~0.09,相关系数提高7%~10%。提出的算法成像性能较好,且抗噪性能较强,为进一步的实验重建精确性提供理论依据。
[Abstract]:In this paper , an improved iterative Newton - Raphson ( NR ) algorithm based on weighted matrix and L1 norm regularization is proposed in the field of magnetic induction tomography . In this paper , a modified iterative Newton - Raphson ( NR ) algorithm based on weighted matrix and L1 norm regularization is proposed . The algorithm is compared with Tikhonov regularization algorithm and iterative NR algorithm .
【作者单位】： 大连理工大学电子信息与电气工程学部;大连医科大学附属第一医院神经内科;
【基金】：中央高校基本科研业务费专项项目(DUT13JB08) 大连市科技局科技计划项目(2012C014)
【分类号】：TP391.41;R445.2

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1917187