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图像域自适应线性自回归MRI图像客观质量提升算法研究
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作者 武博 李文志 +4 位作者 张旭 段娟 孙智 梁志远 张楠 《北京生物医学工程》 2016年第6期626-631,共6页
目的磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)是临床医学影像检查的重要手段,然而受限于检查时间,高客观质量的MRI图像难以获得,有效提高MRI图像分辨率成为研究热点。本文为高效地提高MRI图像分辨率,减少患者检查时间,提出图像域... 目的磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)是临床医学影像检查的重要手段,然而受限于检查时间,高客观质量的MRI图像难以获得,有效提高MRI图像分辨率成为研究热点。本文为高效地提高MRI图像分辨率,减少患者检查时间,提出图像域的基于线性自回归模型自适应客观质量提升算法。方法首先,创建基于距离权重的自回归模型获得插值系数;其次,利用自适应算法解决自回归算法中插值矩阵病态的问题;最后,通过对标准数据库中具有不同噪声水平的图像进行测试。结果本算法重建图像的峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)平均值比经典算法提高1.8~4 d B,结构相似度(structural similarity index measurement,SSIM)指标平均提高0.02~0.06。结论图像域自适应线性自回归MRI图像客观质量提升算法在有效提高MRI图像分辨率的同时,保持了较高的客观质量。 展开更多
关键词 图像插值 客观质量提升重建 线性自回归模型 加权最小二乘法 距离权重
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