TV的MRI压缩感知重构

资 源 简 介

TV的MRI压缩感知重构

详 情 说 明

全变分（Total Variation, TV）在MRI压缩感知重构中的应用是一种先进的信号处理技术，它利用信号的稀疏性来从欠采样数据中恢复高质量图像。传统MRI扫描需要长时间采集大量数据，而压缩感知理论证明，通过随机欠采样和优化算法，可以在减少扫描时间的同时保持图像质量。

TV正则化在这一过程中扮演关键角色，它通过惩罚图像的梯度幅度来促进分段平滑性，从而抑制噪声和伪影。这种方法特别适合MRI图像，因为生物组织通常具有分段恒定的特性。TV最小化问题通常转化为凸优化问题，并通过迭代算法如梯度下降或交替方向乘子法（ADMM）求解。

实现时需要考虑采样策略（如随机或径向欠采样）、TV权重参数选择以及收敛标准设定等关键因素。这种技术不仅能加速MRI扫描，还能应用于其他医学成像领域，如CT和超声成像，为临床诊断提供更高效的解决方案。