matlab代码实现CS-mRI

资 源 简 介

matlab代码实现CS-mRI

详 情 说 明

CS-mRI（压缩感知磁共振成像）是一种利用稀疏采样和重建算法来加速磁共振成像的技术。该技术通过减少数据采集量的同时保持图像质量，在医学影像领域具有重要意义。

实现思路：

稀疏采样：传统MRI需要大量数据采集，而压缩感知通过随机欠采样k空间数据（傅里叶域），仅获取部分测量值。这样可以显著减少扫描时间。

稀疏表示：MRI图像在特定变换域（如小波变换或离散余弦变换）下通常是稀疏的。利用这一特性，可以通过稀疏优化算法恢复完整图像。

重建模型：采用基于L1范数的优化方法，如迭代软阈值算法（ISTA）或交替方向乘子法（ADMM），求解欠定线性系统，从少量测量数据重建高质量MRI图像。

算法实现：MATLAB提供了丰富的矩阵运算和优化工具包，便于实现稀疏优化求解。通常会结合快速傅里叶变换（FFT）和小波变换来加速计算。

该技术的优势在于显著减少扫描时间的同时，仍能保持较高的图像质量，适用于动态MRI或高分辨率成像。