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压缩感知在医学图像重建中的最新进展  
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【英文篇名】 New Advances of Compressed Sensing in Medical Image Reconstruction
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【作者】 焦鹏飞; 李亮; 赵骥;
【英文作者】 JIAO Peng-fei; LI Liang; ZHAO Ji1.Department of Eng ng 100084; China 2.Key Laboratory try of Education; ineering Physics; Tsinghua University; Beiji of Particle&Radiation Imaging; Minis Tsinghua University; Beijing 100084; China;
【作者单位】 清华大学工程物理系; 清华大学粒子技术与辐射成像教育部重点实验室;
【文献出处】 CT理论与应用研究 , Computerized Tomography Theory and Applications, 编辑部邮箱 2012年 01期  
期刊荣誉:ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 CS理论; 医学成像; 图像重建; 字典学习; K-SVD;
【英文关键词】 compressed sensing; medical imaging; image construction; dictionary learning; K-SVD algorithm;
【摘要】 CS理论是一种新兴的信号获取与处理理论,通过减少信号重建所需的数据(少于奈奎斯特定理所要求的最小数目),来缩短信号采样时间,减少计算量,并在一定程度上保持原有图像的重建质量。由于该理论的这些显著优点,使得其在医学成像领域引起了广泛关注,取得了很大进展。本文介绍了压缩感知理论在医学成像中的发展历程和最新进展,详细介绍一种基于字典学习的新型压缩感知自适应重建算法,最后通过计算机模拟实验对该方法进行了初步验证。
【英文摘要】 Compressed Sensing(CS) is a new signaln acquisition and processing theory.It can decrease the signal sampling time and computation cost by reducing the required data for signal recovery while maintaining good image quality.The CS theory has drawn a lot of attention and made great progress in medical imaging since it was proposed.This paper introduces the history of CS theory and the recent improvement in medical imaging. Moreover,we focus on the dictionary learning algorithm which is a new CS-based adaptive...
【基金】 国家自然科学基金(10905030,60871084); 北京市自然科学基金资助项目
【更新日期】 2012-03-21
【分类号】 TP391.41
【正文快照】 压缩感知(或压缩传感,Compressive Sensing、Compressed Sensing、CompressedSampling,CS)是一种新兴的信息获取与处理理论,近年来被应用于医学图像重建算法的改进,效果非常显著。相比于传统医学图像重建算法,基于CS的图像重建算法能够用更少的数据获取高质量的重建图像,这很好

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