CS-MRI中评价随机欠采样矩阵的新方法

在压缩感知-磁共振成像(CS-MRI)中,随机欠采样矩阵与重建图像质量密切相关.而选取随机欠采样矩阵一般是通过计算点扩散函数(PSF),以可能产生的伪影的最大值为评价参数,评估欠采样对图像重建的影响,然而最大值只反应了伪影的最坏情况.该文引入了两种新的统计学评价参数平均值(MV)和标准差(SD),其中平均值评估了伪影的平均大小,标准差可以反映伪影的波动情况.该文分别使用这3种参数对小鼠和人体脑部MRI数据以不同的采样比率进行CS图像重建,实验结果表明,当采样比率不低于4倍稀疏度时,使用平均值获得了质量更优的重建图像.因此,通过稀疏度先验知识指导合理选取采样比率,并以平均值为评价参数选取随机欠采样矩阵,能够获得更优的CS-MRI重建图像.