基于自适应字典学习的动态磁共振并行重建

摘要

cqvip:动态磁共振成像技术在时空扫描精度上不能兼顾,是目前医学界的一个难点。动态磁共振成像数据在时空域具有很强的稀疏特性,使得压缩感知技术被广泛应用于MR图像重建。提出一种基于压缩感知自适应字典学习的动态磁共振并行重建方法,以高精采样的第一帧作为参考,实现对任意n个相邻帧的dMRI图像子序列的实时并行重建。与目前国际上比较先进的两种方法DTV和kt-SLR进行比较,实验结果表明该算法在重建精度方面具有一定优势。