Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Mô Hình Điều Chỉnh Không Lồi CauchyTV Cho Việc Tái Tạo Hình Ảnh MRI
Tóm tắt
Trong bài báo này, chúng tôi nghiên cứu vấn đề điều chỉnh không lồi dựa trên việc tái tạo hình ảnh cộng hưởng từ (MRI). Để đạt được tái tạo hình ảnh MRI chất lượng cao và nhanh chóng, chúng tôi sử dụng biến thể tổng thể Cauchy không lồi (CauchyTV) làm điều chỉnh cho việc tái tạo MRI, và một phương pháp hiệu quả theo chiều hướng thay đổi của các bội số được chọn để giải quyết mô hình mới. Mô hình CauchyTV có thể cải thiện hiệu quả việc phù hợp và giảm thiểu các hiện tượng giả mạo. Kết quả thí nghiệm cho thấy hiệu suất của mô hình CauchyTV tốt hơn so với các phương pháp điều chỉnh TV điển hình khác.
Từ khóa
#MRI #tái tạo hình ảnh #điều chỉnh không lồi #CauchyTV #phương pháp bội sốTài liệu tham khảo
Pykett, I.L., Newhouse, J.H., Buonanno, F.S., Brady, T.J., Goldman, M.R., Kistler, J.P., Pohost, G.M.: Principles of nuclear magnetic resonance imaging. Radiology 143(1), 157–168 (1982)
Beauferris, Y., Teuwen, J., Karkalousos, D., et al.: Multi-coil MRI reconstruction challenge-assessing brain MRI reconstruction models and their generalizability to varying coil configurations. Front. Neurosci. 16, 919186 (2022)
Hu, X., Norris, D.G.: Advances in high-field magnetic resonance imaging. Annu. Rev. Biomed. Eng. 6, 157–184 (2004)
Lustig, M., Donoho, D., Pauly, J.M.: Sparse MRI: the application of compressed sensing for rapid MR imaging. Magn. Reson. Med. 58(6), 1182–1195 (2007)
Placidi, G., Cinque, L., Petracca, A., Polsinelli, M., Spezialetti, M.: Iterative adaptive sparse sampling method for magnetic resonance imaging. In: 2021 International Conference on Pattern Recognition Applications and Methods, pp. 510–518. IEEE (2017)
Lustig, M., Donoho, D.L., Santos, J.M., Pauly, J.M.: Compressed sensing MRI. IEEE Trans. Med. Imaging 25(2), 72–82 (2008)
Doneva, M.: Mathematical models for magnetic resonance imaging reconstruction: an overview of the approaches, problems, and future research areas. IEEE Signal Process. Mag. 37(1), 24–32 (2020)
Yuan, L., Li, Y., Dai, F., Long, Y., Cheng, X., Gui, G.: Analysis L1/2 regularization: iterative half thresholding algorithm for CS-MRI. IEEE Access 7, 79266–79373 (2019)
Selesnick, I., Lanza, A., Morigi, S., Sgallari, F.: Non-convex total variation regularization for convex denoising of signals. J. Math. Imaging Vis. 62(6–7), 825–841 (2020)
Fan, J., Li, R.: Variable selection via nonconcave penalized likelihood and its oracle properties. J. Am. Stat. Assoc. 96(456), 1348–1360 (2001)
Ji, S., Zhu, H., Wang, P., Ling, X.: Image clustering algorithm using superpixel segmentation and non-symmetric Gaussian–Cauchy mixture model. IET Image Process. 14(16), 4132–4143 (2020)
Lee, D.Y., Na, D.Y., Gongora-Canul, C., et al.: Contour-based detection and quantification of tar spot stromata using Red–Green–Blue (RGB) imagery. Front. Plant Sci. 12, 675975 (2021)
Lanza, A., Morigi, S., Sgallari, F.: Convex image denoising via non-convex regularization with parameter selection. J. Math. Imaging Vis. 56(2), 195–220 (2016)
Bhuiyan, M.I.H., Ahmad, M.O., Swamy, M.: Spatially adaptive wavelet-based method using the Cauchy prior for denoising the SAR images. IEEE Trans. Circuits Syst. Video Technol. 17(4), 500–507 (2007)
Selesnick, I.: Sparse regularization via convex analysis. IEEE Trans. Signal Process. 65(17), 4481–4494 (2017)
Yang, J., Zhang, Y., Yin, W.: A fast alternating direction method for TVL1-L2 signal reconstruction from partial Fourier data. IEEE J. Sel. Top. Signal Process. 4(2), 288–297 (2010)
Sciacchitano, F., Dong, Y., Zeng, T.: Variational approach for restoring blurred images with Cauchy noise. SIAM J. Imaging Sci. 8(3), 1894–1922 (2015)
Karakus, O., Mayo, P., Achim, A.: Convergence guarantees for non-convex optimisation with Cauchy-based penalties. IEEE Trans. Signal Process. 68, 6159–6170 (2020)
Wan, T., Canagarajah, N., Achim, A.: Segmentation of noisy colour images using Cauchy distribution in the complex wavelet domain. IET Image Process. 5(2), 159–170 (2011)
Liu, Y., Du, H., Wang, Z., Mei, W.: Convex MR brain image reconstruction via non-convex total variation minimization. Int. J. Imaging Syst. Technol. 28(4), 246–253 (2018)
Luo, Z., Zhu, Z., Zhang, B.: An SCADTV nonconvex regularization approach for magnetic resonance imaging. IAENG Int. J. Comput. Sci. 48(4), 1005–1012 (2021)
Liu, Y., et al.: Projected iterative soft-thresholding algorithm for tight frames in compressed sensing magnetic resonance imaging. IEEE Trans. Med. Imaging 35(9), 2130–2140 (2016)