压缩感知基础算法--------CSMRI

资 源 简 介

压缩感知基础算法--------CSMRI

详 情 说 明

压缩感知（Compressive Sensing）是一种革命性的信号采样与处理技术，它颠覆了传统奈奎斯特采样定理的限制。特别是在磁共振成像（CSMRI）领域，这项技术展现出了巨大潜力。

核心思想在于利用信号的稀疏性特征。与传统方法不同，压缩感知允许我们在远低于奈奎斯特率的采样频率下获取信号，然后通过优化算法重建原始信号。这带来了两个显著优势：大幅减少采样时间，以及降低数据存储需求。

在CSMRI应用中，关键在于设计合适的采样模式和重建算法。常用的采样策略包括随机欠采样等，而重建算法则涉及L1范数最小化等优化技术。这些方法的组合使得在保持图像质量的同时，可以将采样率降低到传统方法的1/4甚至更低。

这项技术对医疗成像领域尤为重要，因为它不仅能缩短病患的扫描时间，提高舒适度，还能降低设备成本。随着算法优化和硬件发展，压缩感知正在成为现代MRI系统的标准配置之一。