基于特征向量的自一致性的联合全变分Lp伪范数的并行磁共振成像重构方法

摘要

本发明涉及基于特征向量的自一致性的联合全变分Lp伪范数的并行磁共振成像重构方法，属于医学磁共振成像技术领域。本发明基于特征向量的迭代自一致性的并行成像重构ESPIRiT框架，提出了一种含联合总变分Lp伪范数正则项的ESPIRiT并行成像重构算法。首先，采用OS技术将重构问题分解为一个梯度计算问题和一个含稀疏正则项的去噪问题。其次，应用MM算法进行去噪。最后，使用FISTA进行加速。实验结果表明，提出的基于ESPIRiT重构模型使用LpJTV正则项的新算法与使用L1正则项的传统重构算法相比，提出的算法能够更有效地改善图像的重构质量。