基于非局部低秩约束的改进灵敏度编码重建算法

root 提交于 周五, 06/17/2022 - 10:21
灵敏度编码(Sensitivity encoding, SENSE)是一种应用广泛的并行磁共振成像(Magnetic resonance imaging, MRI)重建模型。目前已有的针对SENSE模型的改进方法的重建图像中依然有较多伪影,尤其在较高加速因子时很难重建出比较清晰的图像。因此,本文基于非局部低秩约束(Nonlocal low-rank, NLR),提出了一种改进的SENSE模型,称为NLR-SENSE。该模型使用加权核范数作为秩代理函数,并使用交替方向乘子法(Alternating direction multiplier method, ADMM)进行求解。仿真实验结果表明,与其他几种并行磁共振成像方法相比,NLR-SENSE方法在视觉比较和3个不同的客观指标上均表现优异,能有效提升重建图像的质量。

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