

版權(quán)說(shuō)明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡(jiǎn)介
1、在磁共振成像領(lǐng)域,定量磁化率成像技術(shù)受到越來(lái)越多的關(guān)注。磁化率作為組織自身固有的屬性,能夠提供一種顯著的對(duì)比度機(jī)制和比相位更能反映組織的組成成分。每個(gè)組織都有自己的磁化率值,比如含鈣和鐵沉淀的組織等。到目前為止,磁化率能夠?yàn)樵\斷再生障礙性,阿茲海默病,地中海貧血癥,血色素沉著癥和帕金森癥等疾病提供幫助。
定量磁化率成像一般經(jīng)過(guò)三個(gè)步驟,第一步是相位解纏繞,第二步是背景場(chǎng)去除,最后是對(duì)得到的局部場(chǎng)進(jìn)行磁化率反演。其中在磁化率反演
2、過(guò)程中,由于偶極子核在錐面區(qū)域存在零值,使得從局部場(chǎng)到磁化率的反演變成一個(gè)病態(tài)反問(wèn)題。在磁化率反演時(shí),噪聲和局部場(chǎng)的錯(cuò)誤檢測(cè)都會(huì)在這個(gè)病態(tài)區(qū)域得到進(jìn)一步的擴(kuò)大。
最近,基于貝葉斯正則化的磁化率反演方法被提出,比如梯度L2最小化和梯度L1最小化等。通常情況下還會(huì)引入幅值加權(quán)項(xiàng)來(lái)避免特定的邊緣被平滑。但是幅值和磁化率的組織輪廓的不完全一致會(huì)影響磁化率的可靠性,同時(shí)也會(huì)引入錯(cuò)誤的對(duì)比度信息。本文提出的基于梯度圖像的L0范數(shù)最小化的定
3、量磁化率反演方法充分利用磁化率在差分域的稀疏分布規(guī)律,在不需要幅值圖的邊緣結(jié)構(gòu)信息的情況下能夠自動(dòng)保持磁化率圖像的輪廓邊緣,并且能得到準(zhǔn)確的磁化率值。由于梯度L0最小化是一個(gè)NP難問(wèn)題,我們通過(guò)引入輔助變量交替優(yōu)化來(lái)求解這個(gè)問(wèn)題,重建一個(gè)3維的磁化率數(shù)據(jù)通常只需要1-2分鐘。仿真人腦實(shí)驗(yàn)證明了梯度L0最小化能夠比梯度L1最小化重建出更加準(zhǔn)確的磁化率值,并且具有更好的邊緣保持特性。實(shí)際人腦實(shí)驗(yàn)證明了該方法在邊緣保持的優(yōu)越性,同時(shí)還驗(yàn)證了不
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒(méi)有圖紙預(yù)覽就沒(méi)有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫(kù)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 基于圖像梯度ep范數(shù)的磁化率重建算法.pdf
- 基于l0范數(shù)最小化的圖像恢復(fù)算法研究.pdf
- 基于L0梯度最小化的圖像平滑方法研究.pdf
- 基于近似_0范數(shù)最小化的NMR波普稀疏重建算法.pdf
- 基于L2范數(shù)和L0范數(shù)方法的心電逆問(wèn)題研究.pdf
- 基于L0范數(shù)和核回歸模型的圖像去噪方法研究.pdf
- 基于壓縮感知理論的定量磁化率重建.pdf
- 基于平滑l0范數(shù)的稀疏分解算法的改進(jìn).pdf
- 基于L0方法的CT超稀疏投影重建.pdf
- 基于L1范數(shù)圖像超分辨率重建算法研究.pdf
- 基于能量最小化的圖像修復(fù)技術(shù).pdf
- 基于L0擬范數(shù)懲罰的全變分乘性噪聲問(wèn)題.pdf
- 基于光滑L0正則子的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)稀疏化梯度學(xué)習(xí)算法研究.pdf
- 實(shí)驗(yàn)一磁化率的測(cè)定
- 基于ADMM的TV最小化稀疏重建算法研究.pdf
- 基于誤差最小化模型的參數(shù)化方法.pdf
- 基于數(shù)據(jù)加權(quán)和split-Bregman算法的快速定量磁化率反演.pdf
- 基于結(jié)構(gòu)特征的區(qū)域自適應(yīng)定量磁化率分布圖稀疏重建.pdf
- 磁化率的測(cè)定(實(shí)驗(yàn)報(bào)告)
- 基于綜合約束的SFS最小化方法.pdf
評(píng)論
0/150
提交評(píng)論