Compressed Sensing MRI Reconstruction with Multiple Sparsity Constraints on Radial Sampling
المؤلفون المشاركون
Wang, Lihui
Huang, Jianping
Zhu, Yuemin
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2019، العدد 2019 (31 ديسمبر/كانون الأول 2019)، ص ص. 1-14، 14ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2019-02-10
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
14
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Compressed Sensing Magnetic Resonance Imaging (CS-MRI) is a promising technique for accelerating MRI acquisitions by using fewer k-space data.
Exploiting more sparsity is an important approach to improving the CS-MRI reconstruction quality.
We propose a novel CS-MRI framework based on multiple sparse priors to increase reconstruction accuracy.
The wavelet sparsity, wavelet tree structured sparsity, and nonlocal total variation (NLTV) regularizations were integrated in the CS-MRI framework, and the optimization problem was solved using a fast composite splitting algorithm (FCSA).
The proposed method was evaluated on different types of MR images with different radial sampling schemes and different sampling ratios and compared with the state-of-the-art CS-MRI reconstruction methods in terms of peak signal-to-noise ratio (PSNR), feature similarity (FSIM), relative l2 norm error (RLNE), and mean structural similarity (MSSIM).
The results demonstrated that the proposed method outperforms the traditional CS-MRI algorithms in both visual and quantitative comparisons.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Huang, Jianping& Wang, Lihui& Zhu, Yuemin. 2019. Compressed Sensing MRI Reconstruction with Multiple Sparsity Constraints on Radial Sampling. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2019, no. 2019, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1195233
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Huang, Jianping…[et al.]. Compressed Sensing MRI Reconstruction with Multiple Sparsity Constraints on Radial Sampling. Mathematical Problems in Engineering No. 2019 (2019), pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1195233
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Huang, Jianping& Wang, Lihui& Zhu, Yuemin. Compressed Sensing MRI Reconstruction with Multiple Sparsity Constraints on Radial Sampling. Mathematical Problems in Engineering. 2019. Vol. 2019, no. 2019, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1195233
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1195233
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
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