[发明专利]一种MRI图像重构方法

摘要

本发明公开一种MRI图像重构方法；本发明方法综合考虑换变换域稀疏性与梯度域稀疏性，结合非均匀傅立叶变换建立压缩感知模型，并以交替方向乘子法为基础构建最小优化求解算法，得到MRI重构图像，与基于回溯线搜索的共轭梯度法和快速迭代收缩阈值法相比，本发明方法在各个采样率下均获得了更高质量的重构图像，且算法执行时间更少。

主权项

一种MRI图像重构方法，包括：S1、采用非均匀傅立叶变换对MRI信号进行插值处理；S2、采用l1范数和全变分混合正则化项建立压缩感知模型；minmα||m||1+β||m||TVs.t.Φm=S‾]]>其中，m表示MRI图像，S表示MRI信号，表示经欠采样所得的测量数据，m表示由恢复得到的图像；α和β为正则化参数，表示平衡两个正则化项在目标函数中所占的比重；Φ为感知矩阵；S3、基于ADMM重构MRI图像；具体为：由步骤S2得到的优化问题为：Lρ1,ρ2(m,z,u1,u2)=α||m||1+β||z||1+(ρ1/2)||Φ-s‾+u1||22-(ρ1/2)||u1||22+(ρ2/2)||Dm-z+u2||22-(ρ2/2)||u2||22]]>其中，‖·‖1表示求l1范数，表示求l2范数，表示图像的空间域的有限差分，D为TV算子，ρ1、ρ2是添加的惩罚项的惩罚参数，u1、u2是拉格朗日乘子的函数。通过交替最小化方法求解，分别优化变量m、z、u1以及u2，得到重构MRI图像。