电子学报 ›› 2017, Vol. 45 ›› Issue (9): 2218-2224.DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2017.09.024

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基于多尺度低秩模型的心脏磁共振成像方法研究

蒋明峰1, 陆雨1, 朱志军2, 徐文龙3, 汪亚明1   

  1. 1. 浙江理工大学信息学院, 浙江杭州 310018;
    2. 解放军第一一七医院心血管内科, 浙江杭州 310013;
    3. 中国计量学院生物医学工程系, 浙江杭州 310018
  • 收稿日期:2016-04-26 修回日期:2016-11-22 出版日期:2017-09-25 发布日期:2017-09-25
  • 作者简介:蒋明峰,男,1977年生于江西丰城.现为浙江理工大学信息学院教授、硕士生导师.主要研究方向为计算机医学图像处理、生物医学信号处理.E-mail:m.jiang@zstu.edu.cn;陆雨,男,1992年生于安徽明光.现为浙江理工大学信息学院硕士研究生.主要研究方向为医疗图像处理.E-mail:adamlu1992@gmail.com;朱志军,男,1962年生于浙江奉化.现为解放军第一一七医院心血管内科主任医师.主要研究方向为心血管疾病的基础及临床研究.E-mail:zhuzj0001@163.com;徐文龙,男,徐文龙男,1972年生于浙江丽水.现为中国计量大学信息工程学院教授、硕士生导师.主要研究方向为磁共振医学成像、生物医学测量.E-mail:wenlongxu@cjlu.edu.cn;汪亚明,男,1972生于江浙江衢州,现为浙江理工大学信息学院教授、博士生导师.主要研究方向为医学图像处理、计算机视觉.E-mail:ywang@zstu.edu.cn
  • 基金资助:
    国家自然科学基金(No.61672466,No.61672476,No.61272311);浙江省自然科学基金(No.LY14F010022,No.LZ15F020004);浙江省科技厅公益项目(No.2015C31075);浙江理工大学521人才培养计划

Multi-scale Low Rank Model Based Method for Cardiac MR Imaging Reconstruction

JIANG Ming-feng1, LU Yu1, ZHU Zhi-jun2, XU Wen-long3, WANG Ya-ming1   

  1. 1. School of Information Science and Technology, Zhejiang Sci-tech University, Hangzhou, Zhejiang 310018, China;
    2. Department of Cardiology, the 117 th Hospital of PLA, Hangzhou, Zhejiang 310013, China;
    3. Department of Biomedical Engineering, China Jiliang University, Hangzhou, Zhejiang 310018, China
  • Received:2016-04-26 Revised:2016-11-22 Online:2017-09-25 Published:2017-09-25

摘要: 本文提出一种基于多尺度低秩模型(MSL,Multi-Scale Low rank)的磁共振成像方法,该方法将矩阵分解成多尺度的块低秩矩阵之和,并将多尺度块低秩矩阵之和的最小化作为约束条件用于磁共振成像.两种不同的心脏磁共振数据用于验证本文所提出算法重构磁共振成像的精度.实验结果表明,相比于k-t SLR(k-t Sparsity Low Rank)和L+S(Low Rank plus Sparse)方法,所提出的MSL方法具有更好的重建效果,获得更高的重构信差比(signal to error ratio),并具有更好地结构相似性,但需要更长的重构时间.

关键词: 磁共振图像重构, 多尺度低秩, 信差比

Abstract: This paper presents a multi-scale low rank based method to implement cardiac MR(Magnetic Resonance) image reconstruction,which represented a data matrix as a sum of block-wise low rank matrices with increasing scales of block sizes.And the sum of block-wise low rank matrices was used as a constraint to approach the MR image reconstruction.Two different cardiac MR datasets were used to evaluate the performance of the proposed method.Compared with the state-of-art methods,such as the k-t SLR(k-t Sparsity Low Rank) method and L+S (Low rank plus Sparse) method,the proposed MSL method can offer improved reconstruction solution in terms of higher signal to error ratio and better structural similarity index,but with longer reconstruction time.

Key words: magnetic resonance imaging reconstruction, multi-scale low rank method, signal to error ratio

中图分类号: