一种基于张量多维超越p范数约束的动态MRI重构方法技术

本发明专利技术公开了一种基于张量多维超越p范数约束的动态MRI重构方法，属于数字图像处理领域。它是一种直接处理张量数据并利用超越Schatten‑p范数约束项提高张量三个方向低秩特性的动态MRI图像重构方法。它以张量数据三个方向的低秩特性作为先验知识建立压缩感知重构模型，并通过交替方向乘子法对模型高效求解。本发明专利技术采取直接处理张量数据的方式，有效地避免了对其多通道结构的破坏和信息的丢失，保护了张量数据内在结构特性，而同时利用张量数据三个方向的低秩特性，可充分理解图像内部与图像间的相关性，这使得重构的图像整体更清晰，细节和纹理更丰富，重构的准确度更高，对动态MRI图像不同帧的重建效果也更稳定，因此可以应用于动态MRI图像压缩感知领域。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于数字医学图像处理，它特别涉及利用张量各方向纤维的超越schatten-p范数最小化约束来实现动态mri图像重构的方法。

技术介绍

1、由于动态mri的无创性和无辐射性，其在临床的应用范围在不断扩大。但是动态mri需要在(k,t)空间采集到足够的信息后才能成像，所以成像速度慢，同时长时间地让人体暴露在强磁场环境下会增加人体神经刺激的风险。因此动态mri成像慢的问题亟需得到解决。

2、mri图像压缩感知是一种追求对稀疏信号欠采样(k,t)空间数据实现完美重建的技术，是数字图像处理领域的研究方向之一。它允许在采样频率低于奈奎斯特采样频率的基础上，利用mri图像已知的先验信息大幅加快成像速度的同时估计出最接近真实图像的结果。

3、此前的研究常用动态mri图像的稀疏性和低秩性作为先验信息。最新的研究表明，图像自身并不是完全低秩的，而是近似低秩，所以可以采用一种超越schatten-p范数来代替核范数对秩函数的替代。同时，张量的低秩性并不是只存在于某一单一的方向，还存在于另外的两个方向。在对动态mri的重构问题上，为了最大程度保证本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于张量多维超越p范数约束的动态MRI重构方法，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所陈述的基于张量多维超越p范数约束的动态MRI重构方法，其特征在于，步骤(3a)中的模型求解问题可以按照以下步骤得到：

3.根据权利要求1所描述的基于张量多维超越p范数约束的动态MRI重构方法，其特征在于，步骤(3b)中的模型求解问题，可采用最小二乘法求解：

【技术特征摘要】

1.一种基于张量多维超越p范数约束的动态mri重构方法，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所陈述的基于张量多维超越p范数约束的动态mri重构方法，其特征在于，步骤(3a)中的...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘书君，雷茂林，曹建鑫，曾强文，冉涛，吴华，
申请(专利权)人：重庆大学，
类型：发明
国别省市：