基于稀疏和低秩先验分离的快速动态MRI重建

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为了加速动态核磁共振成像的重建,并提取动态组织部分,提出一种基于将稀疏和低秩先验分离的重建方法。算法利用鲁棒主成分分析法,将动态MRI看做静态背景和动态组织的合成,建立相应的低秩矩阵和x-f域稀疏模型,再通过交替方向拉格朗曰乘子法求解优化问题。与经典的k-tF0CUSS算法和k-tSLR算法进行对比,提出的算法能保证重建质量,即峰值信噪比(PSNR)、结构相似性(SSIM)等评价指标。实验结果表明,该算法能实现快速动态MRI的成像,减少运动伪影,同时更利于提取动态信息。
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