基于二维压缩感知的超声k空间重建

压缩感知理论已经应用于多个领域,如MRI,超声等。提出了一个新的超声重建方法,基于二维压缩感知和k空间。在时域采样特定信号,并在k空间中对其进行重建。当处理二维信号(图像)时,传统的方法是将其转换为一维向量,这种方法非常耗时,并且对于大的图像重建来说不切实际,通过二维压缩感知处理这个难题。

基于稀疏重建的磁共振图像尖峰噪声消除方法

磁共振图像K空间中的尖峰噪声会严重影响图像质量.该文在磁共振图像压缩感知的共轭梯度重建法的基础上,提出一种新的利用磁共振图像稀疏性进行尖峰噪声修复的方法.传统的共轭梯度重建是通过小波域迭代进行的,对于K空间的尖峰噪声的消除不是最适合.首先提出压缩感知的K空间重建算法,该算法与小波域重建等效.在此基础上,提出可以较好地修复尖峰噪声的K空间部分重建算法.即在迭代过程中,以图像的稀疏性作为约束条件,仅修改尖峰噪声所遮盖区域的数据,其他位置的数据保持不变.该算法与传统的插值算法及共轭梯度算法相比,能够更好地修复K空间尖峰噪声点,减少图像伪影,同时降低了对尖峰噪声定位准确性的要求.