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在并行磁共振成像中，由于敏感度编码(SENSE)重建过程的病态性，当加速因子增大时，其重建图像的信噪比将会明显降低.通过深入分析全变差(TV)正则化的SENSE重建模型，引入一种高效快速的分裂Bregman迭代算法来得到优化解，进而有效改善图像重建效果.分别对磁共振的体模数据和大脑数据进行仿真实验研究.结果表明，与传统TV正则化SENSE重建相比，此算法不但迭代次数少、收敛速度快，而且能够有效消除混叠伪影，提高图像信噪比并减小归一化均方误差. 相似文献
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在并行磁共振成像中,由于敏感度编码(SENSE)重建过程的病态性,当加速因子增大时,其重建图像的信噪比将会明显降低.通过深入分析全变差(TV)正则化的SENSE重建模型,引入一种高效快速的分裂Bregman迭代算法来得到优化解,进而有效改善图像重建效果.分别对磁共振的体模数据和大脑数据进行仿真实验研究.结果表明,与传统TV正则化SENSE重建相比,此算法不但迭代次数少、收敛速度快,而且能够有效消除混叠伪影,提高图像信噪比并减小归一化均方误差. 相似文献
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