题目: 基于压缩感知原理的核磁共振(MR)图像重建次梯度算法 报告人：夏又生教授 智能计算团队负责人,

   时  间：本周四下午2:00   地  点：数计学院5号楼104


摘要: 最近几年， 基于压缩感知技术核磁共振(MR)图像重建已受到国内外学者的广泛重视和研究。该方法利用原始图像的稀疏性, 通过统计最优方法, 由少量的采样值或观测值来进行重建. 这个研究报告首先评论三种热点的压缩感知MR图像重建正则化方法. 针对其重建质量不高和抗噪性较差的缺点,在深入研究现有算法的基础上, 我们引进一种广义的正则化方法，并提出一种核磁共振图像重建次梯度算法。由于研究的代价函数是凸函数，所以提出的次梯度算法是收敛的。所提出的次梯度算法可以处理高斯和非高斯噪声，而现有的三种核磁共振图像重建算法仅考虑高斯噪声情况。仿真结果证实该次梯度算法比三种核磁共振图像重建热点算法有较好的图像重建效果。
                     

                                                                                                                                                                                                     数计学院科研办
 

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