基于压缩感知的MRI图像重建技术研究.docx

基于压缩感知的MRI图像重建技术研究
基于压缩感知的MRI图像重建技术研究
摘要
磁共振成像（MRI）是一种非侵入式的医学影像技术，广泛应用于临床诊断和科学研究中。然而，传统的MRI图像采集方法需要大量采样点，导致数据的存储和传输成本高，并且增加扫描时间。压缩感知（CompressedSensing,CS）技术应运而生，通过在采样阶段对信号进行稀疏表示，可以有效降低采样率。本文综述了基于压缩感知的MRI图像重建技术的研究进展，包括压缩感知理论原理、重建算法以及实际应用。
1.引言
MRI技术的发展为医学图像获取和分析提供了重要的工具。然而，MRI图像采集需要大量的扫描点，导致数据的存储和传输成本高，并且增加了扫描时间。为了解决这个问题，压缩感知技术被引入到MRI图像重建中。
2.压缩感知原理
压缩感知通过在信号采样过程中加入稀疏度先验，可以实现从亚采样数据中恢复出高质量的原始信号。稀疏度是指信号在某个表示基下的非零系数的数量远小于信号的维数。压缩感知原理主要包括两个步骤：稀疏表示和稀疏恢复。
3.压缩感知重建算法
压缩感知重建算法主要有基于优化方法的迭代算法和基于字典学习的方法。迭代算法包括迭代次数较少的贪婪算法和迭代次数较多的迭代重建算法。字典学习方法通过学习信号的稀疏表示字典，可以提高压缩感知的重建精度。
4.压缩感知在MRI图像重建中的应用
压缩感知在MRI图像重建中有广泛的应用，包括动态MRI、心脏MRI、脑部MRI等。通过降低采样率，压缩感知可以显著缩短扫描时间，并且不影响图像质量。
5.实验结果和讨论
本文通过实验验证了压缩感知在MRI图像重建中的有效性。实验结果表明，使用压缩感知方法可以在较低的采样率下恢复出高质量的MRI图像。
6.结论
基于压缩感知的MRI图像重建技术为MRI图像采集和分析提供了一种新的方法。通过压缩感知，可以降低采样率，减少扫描时间并降低数据存储和传输成本。未来的研究方向可以包括优化重建算法、改进稀疏表示和字典学习方法，以及在更多临床应用中验证压缩感知的有效性。
参考文献：
[1]Lustig,M.,Donoho,D.,&Pauly,J.M.(2007).SparseMRI:TheapplicationofcompressedsensingforrapidMRimaging.MagneticResonanceinMedicine,58(6),1182-1195.
[2]Liang,D.,Liu,B.,&Wang,J.(2019).CompressedsensingMRI:Areview.JournalofHealthcareEngineering,2019,1-16.
[3]Chen,Y.,&Ye,J.C.(2017).CompressivesensingMRI:Recentadvancesandfuturedirections.JournalofMagneticResonanceImaging,45(3),769-789.
关键词：磁共振成像；压缩感知；MRI图像重建；稀疏表示；迭代算法；字典学习