基于加权Schatten p范数最小化的磁共振图像重构方法研究

蒋明峰; 陆亮; 吴龙; 徐文龙; 汪亚明

doi:10.3969/j.issn.0372-2112.2019.04.003

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基于加权Schatten p范数最小化的磁共振图像重构方法研究

学术论文 | 更新时间：2025-07-16

- 基于加权Schatten p范数最小化的磁共振图像重构方法研究
- The Research of MRI Reconstruction Method by Using Weighted Schatten P-Norm Minimization
- 电子学报 2019年47卷第4期页码：784-790
- 作者机构：
  
  1. 浙江理工大学信息学院,浙江,杭州,310018
  2. 中国计量大学生物医学工程系,浙江,杭州,310018
  3. 浙江理工大学信息学院,浙江,杭州,310018
  4. 中国计量大学生物医学工程系,浙江,杭州,310018
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金 (No.61672466，No.61672476）;浙江省自然科学基金 (No.LSZ19F010001，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
- DOI：10.3969/j.issn.0372-2112.2019.04.003
  中图分类号： TP302
- 网络出版：2019-04-25，
  
  纸质出版：2019
- 稿件说明：
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蒋明峰, 陆亮, 吴龙, 等. 基于加权Schatten p范数最小化的磁共振图像重构方法研究[J]. 电子学报, 2019,47(4):784-790.

JIANG Ming-feng, LU Liang, WU Long, et al. The Research of MRI Reconstruction Method by Using Weighted Schatten P-Norm Minimization[J]. Acta Electronica Sinica, 2019, 47(4): 784-790.
蒋明峰, 陆亮, 吴龙, 等. 基于加权Schatten p范数最小化的磁共振图像重构方法研究[J]. 电子学报, 2019,47(4):784-790. DOI： 10.3969/j.issn.0372-2112.2019.04.003.

JIANG Ming-feng, LU Liang, WU Long, et al. The Research of MRI Reconstruction Method by Using Weighted Schatten P-Norm Minimization[J]. Acta Electronica Sinica, 2019, 47(4): 784-790. DOI： 10.3969/j.issn.0372-2112.2019.04.003.

摘要

本文提出了一种基于加权Schatten p范数最小化（Weighted Schatten p-Norm Minimization，WSNM）的磁共振图像重构算法，该方法利用磁共振图像的非局部自相似性，并结合Schatten p范数和不同秩元素重要性的加权因子，实现磁共振图像重构过程的低秩约束.此外，采用交替方向乘子算法（Alternating Direction Method of Multipliers，ADMM）来求解基于WSNM磁共振图像重构的非凸最小化问题.实验结果表明，相比于最近的磁共振重构算法，基于WSNM的磁共振图像重构方法具有更好的重建效果，可获得更高的峰值信噪比（Peak Signal to Noise Ratio，PSNR）和更好的结构相似性（Structural Similarity，SSIM）.

Abstract

In this paper

the weighted Schatten p-norm minimization (WSNM) method is proposed to implement magnetic resonance imaging (MRI) reconstruction.The nonlocal self-similarity of magnetic resonance images

Schatten p-norm and the weighting factors of the importance of different rank elements are integrated together as the low rank constraint to regularize the MRI reconstruction.In addition

the Alternating Direction Method of Multipliers (ADMM) algorithm is used to solve the non-convex minimization problem of MRI reconstruction based WSNM.Compared with other state-of-the-art methods in numerical experiments

the proposed method achieves a higher reconstruction quality with higher peak signal to noise ratio (PSNR) and better structural similarity (SSIM) index.

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