本文關(guān)鍵詞： 磁共振成像 動態(tài)磁共振成像 圖像重建 核范數(shù)極小化 交替方向法 低秩模型　出處：《南京郵電大學(xué)》2015年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：動態(tài)磁共振成像技術(shù)是一項重要的醫(yī)學(xué)研究和診斷技術(shù),動態(tài)磁共振成像存在掃描時間較長的缺點,導(dǎo)致病人無法忍受長時間掃描而發(fā)生不自覺的運動,這影響醫(yī)學(xué)圖像重建質(zhì)量。臨床應(yīng)用中,通過提高主磁場強度、梯度場強度等相關(guān)的物理方法來縮短成像時間,現(xiàn)已達到應(yīng)用極限,必須尋找更有效的數(shù)學(xué)方法提高重建速度。為此,在磁共振成像技術(shù)研究中,如何快速重建獲得清晰圖像尤為重要。本論文將低秩描述引入動態(tài)磁共振圖像的重建過程,將每幀作為時空矩陣的列,利用時空相關(guān)性獲得低秩矩陣。低秩矩陣通過核范數(shù)極小化求解,本論文針對大規(guī)模圖像序列數(shù)據(jù),在交替方向法框架下研究核范數(shù)極小化改進算法,并對動態(tài)磁共振圖像重建的一階優(yōu)化算法進行深入研究。核范數(shù)極小化迭代算法涉及奇異值分解,計算復(fù)雜度高,本論文采用低秩矩陣分解方法來求解核范數(shù),先將數(shù)據(jù)矩陣分解為兩個低秩數(shù)據(jù)矩陣乘積,將約束條件轉(zhuǎn)化為增廣拉格朗日函數(shù),分塊極小化求解。算法避免了每次迭代的奇異值分解,降低了算法的復(fù)雜度。矩陣填充實驗表明該方法大大提高了核范數(shù)極小化的運行效率。針對動態(tài)磁共振圖像的核范數(shù)近似梯度重建模型,目標(biāo)函數(shù)含有數(shù)據(jù)擬合項和核范數(shù),該方法基于核范數(shù)極小化先驗信息和加速近似梯度算法,通過求解核范數(shù)正則化線性最小二乘問題完成圖像的重建。PINCAT數(shù)據(jù)和臨床心臟灌注磁共振成像數(shù)據(jù)仿真實驗,表明本模型下的改進算法重建效果良好。針對動態(tài)磁共振圖像的低秩與稀疏分解重建模型,目標(biāo)函數(shù)含有數(shù)據(jù)擬合項、核范數(shù)和L1范數(shù),該方法基于低秩加稀疏先驗知識,通過交替方向法求解正則化逆問題,來完成圖像重建�；糜澳M數(shù)據(jù)和真實心臟磁共振數(shù)據(jù)仿真實驗,表明本模型下的改進算法有較好的圖像重建效果,較高的計算效率。
[Abstract]:Dynamic magnetic resonance imaging is an important medical research and diagnosis technique. Dynamic magnetic resonance imaging has the disadvantage of long scanning time, which results in patients unable to endure long scanning and unconsciously moving. This affects the quality of medical image reconstruction. In clinical application, the imaging time can be shortened by increasing the intensity of the main magnetic field and the intensity of the gradient field. It is necessary to find more effective mathematical methods to improve the reconstruction speed. Therefore, in the research of magnetic resonance imaging, it is very important to obtain clear image quickly. In this paper, the low rank description is introduced into the reconstruction process of dynamic magnetic resonance image. Each frame is regarded as the column of space-time matrix, and the low-rank matrix is obtained by space-time correlation. The low-rank matrix is solved by kernel norm minimization. The improved kernel norm minimization algorithm is studied in the framework of alternating direction method, and the first-order optimization algorithm for dynamic magnetic resonance image reconstruction is studied in depth. The kernel norm minimization iterative algorithm involves singular value decomposition (SVD) and has high computational complexity. In this paper, the low rank matrix decomposition method is used to solve the kernel norm. Firstly, the data matrix is decomposed into the product of two low rank data matrices, and the constraint condition is transformed into an augmented Lagrangian function. The algorithm avoids the singular value decomposition of each iteration. The algorithm complexity is reduced. Matrix filling experiment shows that this method greatly improves the running efficiency of kernel norm minimization. For the kernel norm approximate gradient reconstruction model of dynamic magnetic resonance image, the objective function contains data fitting term and kernel norm. Based on the priori information of kernel norm minimization and the accelerated approximate gradient algorithm, the simulation experiments of image reconstruction. PINCAT data and clinical cardiac perfusion magnetic resonance imaging data are completed by solving the kernel norm regularization linear least squares problem. The result shows that the improved algorithm has good reconstruction effect. For the low rank and sparse decomposition reconstruction model of dynamic magnetic resonance image, the objective function contains data fitting items, kernel norm and L1 norm. The method is based on low rank and sparse prior knowledge. The simulation experiments of phantom simulated data and real cardiac magnetic resonance data show that the improved algorithm has better image reconstruction effect and higher computational efficiency.
【學(xué)位授予單位】：南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP391.41;R445.2

【相似文獻】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 顧順德,聶生東,陳瑛,章魯;基于K-最近鄰規(guī)則的磁共振顱腦圖像分割算法的應(yīng)用研究[J];上海醫(yī)科大學(xué)學(xué)報;2000年02期

2 徐志榮,朱弋,張衛(wèi)東;磁共振實用圖像參數(shù)實驗分析[J];醫(yī)療衛(wèi)生裝備;2000年03期

3 劉德光,孫毅平;磁共振介導(dǎo)微創(chuàng)外科的展望[J];中國冶金工業(yè)醫(yī)學(xué)雜志;2001年03期

4 吳前芝,張?zhí)?毛存南,陳馬昊;磁共振窗口技術(shù)應(yīng)用初探[J];實用醫(yī)技雜志;2002年12期

5 陳迎良;苗重昌;張波;;新生兒缺氧缺血性腦病患兒磁共振檢查的護理體會[J];醫(yī)學(xué)理論與實踐;2012年24期

6 Von D.Uhlenbrock;張本固;;磁共振體層照像診斷炎性腎臟病的可能性[J];放射學(xué)實踐;1988年04期

7 楊揚;西班牙空軍高性能戰(zhàn)斗機飛行員的頸椎磁共振圖像[J];航空軍醫(yī);1997年01期

8 ;眼科學(xué)[J];國外科技資料目錄.醫(yī)藥衛(wèi)生;1998年01期

9 王其玲;磁共振介紹[J];今日科技;1999年10期

10 倪萍;陳自謙;;磁共振質(zhì)量控制和質(zhì)量保證若干問題的探討[J];福州總醫(yī)院學(xué)報;2008年03期

相關(guān)會議論文 前10條

1 趙磊;徐進;;磁共振導(dǎo)航微創(chuàng)治療系統(tǒng)及其臨床應(yīng)用[A];中國生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)會成立30周年紀(jì)念大會暨2010中國生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)會學(xué)術(shù)大會壁報展示論文[C];2010年

2 徐志榮;朱戈;張衛(wèi)東;;磁共振實用圖像參數(shù)實驗分析[A];中華醫(yī)學(xué)會醫(yī)學(xué)工程學(xué)分會第一次醫(yī)學(xué)影像設(shè)備應(yīng)用技術(shù)研討會論文集[C];1999年

3 翁得河;王慧賢;宋濤;;基于小波和模糊集的磁共振圖像增強[A];第六屆全國計算機應(yīng)用聯(lián)合學(xué)術(shù)會議論文集[C];2002年

4 劉英豪;于源;;ASM-016P磁共振裝置脊椎掃描技術(shù)分析及臨床應(yīng)用評價[A];中華醫(yī)學(xué)會醫(yī)學(xué)工程學(xué)分會第一次醫(yī)學(xué)影像設(shè)備應(yīng)用技術(shù)研討會論文集[C];1999年

5 江寶釧;張森;胡蘭清;;無指導(dǎo)的模糊聚類的多回波腦部磁共振圖像分割[A];中國圖象圖形科學(xué)技術(shù)新進展——第九屆全國圖象圖形科技大會論文集[C];1998年

6 寧本德;屈小波;郭迪;陳忠;;基于小波變域內(nèi)局部方向性的磁共振圖像稀疏重建[A];第十七屆全國波譜學(xué)學(xué)術(shù)會議論文摘要集[C];2012年

7 趙磊;;磁共振導(dǎo)航微創(chuàng)治療技術(shù)及其在經(jīng)皮冷凍治療中的應(yīng)用[A];第六屆中國科學(xué)家論壇論文匯編[C];2007年

8 陳曉榮;任宇婧;胡紅杰;尹學(xué)青;錢玉娥;劉華鋒;;磁共振評價左室容量-時間曲線的初步研究[A];2012年浙江省放射學(xué)術(shù)年會論文集[C];2012年

9 相艷;李江濤;楊嘉林;;基于模糊C均值聚類算法的腦部磁共振圖像分割[A];第六屆全國信息獲取與處理學(xué)術(shù)會議論文集（2）[C];2008年

10 胡昌偉;屈小波;郭迪;陳忠;;基于小波變換的迭代閾值磁共振圖像稀疏重構(gòu)新算法[A];第十六屆全國波譜學(xué)學(xué)術(shù)會議論文摘要集[C];2010年

相關(guān)重要報紙文章 前3條

1 本報記者 皮澤紅;國產(chǎn)磁共振的痛苦只是暫時的[N];廣東科技報;2004年

2 記者　孫占穩(wěn);新奧博為勇破世界性難題[N];河北日報;2006年

3 本報記者 劉正午;磁共振競技場的新較量[N];醫(yī)藥經(jīng)濟報;2004年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前10條

1 李建福;磁共振結(jié)構(gòu)像分析及其在音樂家大腦研究中的應(yīng)用[D];電子科技大學(xué);2015年

2 羅敏敏;胎兒磁共振安全問題研究[D];南方醫(yī)科大學(xué);2015年

3 王麗嘉;磁共振圖像全自動分割量化方法研究[D];華東師范大學(xué);2015年

4 張寧;心臟磁共振圖像左心室分割算法研究[D];南方醫(yī)科大學(xué);2009年

5 張元凱;四肢腫瘤的微結(jié)構(gòu)與生物學(xué)行為及動態(tài)增強磁共振相關(guān)性研究[D];山東大學(xué);2010年

6 黃世亮;磁共振圖像處理中若干問題的研究[D];中國科學(xué)院研究生院（武漢物理與數(shù)學(xué)研究所）;2006年

7 呂玉波;磁共振聯(lián)合光學(xué)示蹤技術(shù)在頭頸縱隔穿刺活檢術(shù)中的應(yīng)用價值[D];山東大學(xué);2013年

8 馮振;面向磁共振圖像重建的壓縮感知方法研究[D];大連理工大學(xué);2014年

9 李建軍;磁共振對小腸腸壁結(jié)構(gòu)及腸壁缺血的實驗研究[D];華中科技大學(xué);2012年

10 張孝通;基于磁共振測量技術(shù)的生物組織電特性成像研究[D];浙江大學(xué);2009年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 陳勇;基于偏微分方程的磁共振圖像降噪算法研究[D];昆明理工大學(xué);2015年

2 厲元杰;四維心臟輔助診斷系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)的研究[D];四川師范大學(xué);2015年

3 莊亞運;利用高介電材料提高胎兒磁共振射頻安全性理論研究[D];南方醫(yī)科大學(xué);2015年

4 張翔亞;磁共振擴散張量成像FA值在足月新生兒缺氧缺血性腦病中的應(yīng)用[D];南方醫(yī)科大學(xué);2015年

5 商立清;基于磁共振數(shù)據(jù)的腦結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)研究[D];電子科技大學(xué);2014年

6 葛嶺嶺;稀疏磁共振圖像重建方法研究[D];河北工業(yè)大學(xué);2015年

7 周延明;基于PRONY模型的磁共振測溫技術(shù)研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2015年

8 周維林;心臟磁共振實時電影成像方法研究[D];東北大學(xué);2014年

9 李婷婷;超聲與磁共振圖像三維配準(zhǔn)方法研究[D];南京航空航天大學(xué);2014年

10 杜磊;核磁共振圖像中的3D胰腺分割[D];西安電子科技大學(xué);2014年

，

本文編號：1542330