基于非局部低秩约束的改进灵敏度编码重建算法

作者：潘婷; 段继忠^*

来源：数据采集与处理, 2023, 38(01): 193-208.

DOI：10.16337/j.1004-9037.2023.01.017

• 图像重建
• 并行磁共振成像
• 非局部低秩
• 灵敏度编码
• 加权核范数
• 交替方向乘子法

灵敏度编码（Sensitivity encoding, SENSE）是一种应用广泛的并行磁共振成像（Magnetic resonance imaging, MRI）重建模型。目前已有的针对SENSE模型的改进方法的重建图像中依然有较多伪影，尤其在较高加速因子时很难重建出比较清晰的图像。因此，本文基于非局部低秩约束（Nonlocal low-rank, NLR），提出了一种改进的SENSE模型，称为NLR-SENSE。该模型使用加权核范数作为秩代理函数，并使用交替方向乘子法（Alternating direction multiplier method, ADMM）进行求解。仿真实验结果表明，与其他几种并行磁共振成像方法相比，NLR-SENSE方法在视觉比较和3个不同的客观指标上均表现优异，能有效提升重建图像的质量。

• 单位
  昆明理工大学; 自动化学院