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一种基于字典的图切算法用于MRI重建( A dictionary‐based graph‐cut algorithm for MRI reconstruction )
J Xu N Pannetier A Raj compressive sensing graph cuts parallel imaging SENSE
目的基于压缩感知(CS)的图像重建方法提出了随机欠采样方案，该方案产生的非相干、噪声Ike混叠伪影更容易去除。在去噪过程中，施加稀疏性强的先验值对去噪过程有重要的帮助。如果先验是L，p(0≤p≤1)范数的形式，稀疏性是已知的。CS方法通常使用这些先验的凸松弛，如L1范数，这可能没有充分利用CS的力量。提出了一种有效的离散优化方法，它不仅适用于任意L-p-范数先验，而且适用于高度非凸截断罚函数，得到一种特定类型的边，保留先验。这些高级特性使得最小化问题高度非凸性，因此需要更复杂的最小化例程。理论与方法本工作将边缘、保留先验知识和随机欠采样相结合，并使用一组称为图割的离散优化方法来求解结果优化。通过在字典中迭代地应用图割来解决所产生的优化问题，字典在这里定义为与这里使用的大脑MRI数据相关的适当构造的向量集。结果给出了实验结果和活体数据。结论该算法对活体数据的重建效果优于正则义和标准CS。
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