![](/images/graphics-bg.png)
Two-Layer Tight Frame Sparsifying Model for Compressed Sensing Magnetic Resonance Imaging
المؤلفون المشاركون
Liang, Dong
Liu, Qiegen
Peng, Xi
Liu, Jianbo
Wang, Shanshan
Dong, Pei
المصدر
العدد
المجلد 2016، العدد 2016 (31 ديسمبر/كانون الأول 2016)، ص ص. 1-7، 7ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2016-09-25
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
7
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Compressed sensing magnetic resonance imaging (CSMRI) employs image sparsity to reconstruct MR images from incoherently undersampled K-space data.
Existing CSMRI approaches have exploited analysis transform, synthesis dictionary, and their variants to trigger image sparsity.
Nevertheless, the accuracy, efficiency, or acceleration rate of existing CSMRI methods can still be improved due to either lack of adaptability, high complexity of the training, or insufficient sparsity promotion.
To properly balance the three factors, this paper proposes a two-layer tight frame sparsifying (TRIMS) model for CSMRI by sparsifying the image with a product of a fixed tight frame and an adaptively learned tight frame.
The two-layer sparsifying and adaptive learning nature of TRIMS has enabled accurate MR reconstruction from highly undersampled data with efficiency.
To solve the reconstruction problem, a three-level Bregman numerical algorithm is developed.
The proposed approach has been compared to three state-of-the-art methods over scanned physical phantom and in vivo MR datasets and encouraging performances have been achieved.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Wang, Shanshan& Liu, Jianbo& Peng, Xi& Dong, Pei& Liu, Qiegen& Liang, Dong. 2016. Two-Layer Tight Frame Sparsifying Model for Compressed Sensing Magnetic Resonance Imaging. BioMed Research International،Vol. 2016, no. 2016, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1097177
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Wang, Shanshan…[et al.]. Two-Layer Tight Frame Sparsifying Model for Compressed Sensing Magnetic Resonance Imaging. BioMed Research International No. 2016 (2016), pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1097177
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Wang, Shanshan& Liu, Jianbo& Peng, Xi& Dong, Pei& Liu, Qiegen& Liang, Dong. Two-Layer Tight Frame Sparsifying Model for Compressed Sensing Magnetic Resonance Imaging. BioMed Research International. 2016. Vol. 2016, no. 2016, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1097177
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1097177
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)