压缩感知技术及其在MRI上的应用_张桂珊
压缩感知磁共振成像技术综述
压缩感知磁共振成像技术综述王水花，张煜东南京师范大学计算机科学与技术学院，江苏南京210023【摘要】目的:综述近年来压缩感知磁共振成像技术的研究进展。
方法:磁共振成像是目前临床医学影像中最重要的非侵入式检查方法之一，然而其成像速度较低，限制其发展。
压缩感知是一种新的信号采集与获取理论，它利用信号在特定域上的稀疏性或可压缩性，可通过少量测量重建整个原始信号。
压缩感知磁共振成像技术将压缩感知应用到磁共振成像中，可在相同的扫描时间内获得更精细的空间组织结构，也可在相同的空间分辨率下加速成像。
结果:本文概述了压缩感知磁共振成像的理论基础，分别从稀疏变换、不相干欠采样、非线性重建三个方面具体阐述，最后讨论了其研究展望与应用现状。
结论:压缩感知磁共振成像具有较好的发展潜力，有逐渐增长的医用与商用价值。
【关键词】磁共振成像；压缩感知；稀疏变换；不相干欠采样；非线性重建【DOI 编码】doi:10.3969/j.issn.1005-202X.2015.02.002【中图分类号】R312；R445.2【文献标识码】A【文章编号】1005-202X （2015）02-0158-05Survey on Compressed Sensing Magnetic Resonance Imaging TechniqueWANG Shui-hua,ZHANG Yu-dongSchool of Computer Science and Technology,Nanjing Normal University,Nanjing 210023,ChinaAbstract:Objective This paper focuses on the survey of compressed sensing in magnetic resonance imaging （CSMRI ）.Meth -ods Magnetic resonance imaging is one of the most crucial non-invasive diagnostic implements in routine clinical examination.However,it is often limited by long scan pressed sensing is a novel theory of signal acquisition and processing.It capitalizes on the signal's sparseness or compressibility in specific domain,allowing the entire original signal to be reconstruct-ed from relatively few measurements.CSMRI is proposed by integrating compressed sensing into MRI,providing more precise spatial tissue structure than normal technique in the same scan time,and accelerating imaging in the same spatial resolution.Results In this study we discussed in depth three components as sparse transform,incoherent subsampling,and nonlinear re-construction.We conclude the paper by discussing the research prospects and applications of CSMRI.Conclusion CSMRI has good development potential,and has increasing values for medical and commercial applications.Key words:magnetic resonance imaging;compressed sensing;sparse transform;incoherent subsampling;nonlinear recon-struction1971年，纽约州立大学的Paul uterbur 教授提出磁共振成像(MRI)，并于2003年获得诺贝尔生理医学奖。
压缩感知理论及其在图像处理中的应用
压缩感知理论及其在图像处理中的应用近年来，随着数字图像在我们日常生活中的普及和广泛应用，如何快速高效地实现对大量图像数据的处理成为了一个难题。
传统的数字图像处理技术需要高带宽高速率的数据传输，计算机高速缓存、内存等硬件设备的昂贵需求，而压缩感知理论（Compressive Sensing, CS）的出现，则为解决这一难题提供了新的思路。
一、压缩感知理论的提出压缩感知理论是由2006年图像处理领域的国际权威科学家Emmanuel J. Candès 率先提出的。
该理论认为，只有在信号的采样和重构过程中，才能更好地利用信号的特性和结构，减少无用信息和冗余信息，从而实现对信号的高效处理。
也就是说，我们可以对信息进行压缩处理，以更快更高效地存储和处理数据。
与传统的压缩技术相比，压缩感知理论具有以下优点：1. 压缩效率更高：传统的压缩技术往往只能压缩部分信号能量，而压缩感知理论则可以在采样过程中，直接压缩信号本身。
2. 重构精度更高：压缩感知理论采用某些稀疏变换方法，具有更高的重构精度。
同时，针对一些非常难处理的图像信号，在压缩感知理论的框架下，其重构精度可以得到进一步提升。
二、压缩感知理论在图像处理中的应用由于压缩感知理论具有较多的优点，使得其在大量图像处理领域中有广泛的应用。
1. 图像压缩图像压缩是对大量数字数据的压缩性能测试、可视化和度量等方面的技术。
对于大量数据，我们可以采用压缩感知理论来进行压缩，这样可以极大程度地减少数据存储的空间，加速数据读写和传输的速度。
压缩过的图像，可以减少对存储设备的空间占用，提高传输的速度等，是一种非常实用的技术。
2. 图像分类在机器学习中，需要大量分类样本进行模型训练。
需要对训练的样本进行压缩，得到表征样本的特征向量，然后通过学习的分类器对其进行分类。
在这个过程中，压缩感知理论可以很好地处理各种图像分类问题。
3. 图像处理图像处理是数字图像处理中一个非常重要的领域。
压缩感知在图像处理中的应用
压缩感知在图像处理中的应用随着数字技术和通信技术的迅速发展，大量的数字图像数据如雨后春笋般地涌现出来。
这些数据的产生和处理，需要消耗大量的存储和传输资源，给计算机硬件和通信网络造成了巨大的负担。
为了解决这一问题，人们研究出了一种新的数据压缩方法——压缩感知。
压缩感知是一种基于信息稀疏性的数据压缩方法，通过采用采样、稀疏表示和重构三个步骤，将原始数据进行压缩，从而实现高效的存储和传输。
压缩感知在图像处理中的应用已经得到广泛的关注和研究，下面将详细介绍压缩感知在图像处理中的应用。
一、图像压缩图像压缩是压缩感知技术在图像处理中的一种应用，主要用于将大体积、高精度的图像数据转换成体积小、精度适中的图像数据。
一般来说，图像压缩技术有两种方法：无损压缩和有损压缩。
无损压缩是指在压缩图像数据的同时，不改变原始图像数据的信息量。
而有损压缩则是通过抛弃部分图像信息，从而实现压缩的目的。
在图像压缩中，压缩感知可以根据图像的稀疏性和低维性质，选择部分图像数据进行采样，并将采样到的数据用稀疏基函数进行表示，从而减少了重构过程中需要处理的数据量，实现了对图像的压缩处理。
二、图像恢复图像恢复是指在压缩感知处理后，恢复图像的过程。
恢复图像的过程需要经过重构或者解压的过程，并将压缩后的数据重新映射成原始的位图信息。
在图像恢复中，压缩感知通过利用低秩矩阵理论和稀疏基表示技术，实现了对压缩图像的有效重构。
压缩感知恢复图像的过程主要包含两个步骤：第一步，利用稀疏基矩阵对采样后的数据进行表示。
通过对采样后的数据进行处理，可以选择出最重要的数据进行保留，另一方面也可以通过稀疏基矩阵进行高效的表示。
第二步，通过重构算法对稀疏基矩阵进行逆变换，实现对原始图像数据的恢复。
总之，图像的恢复过程是依赖于稀疏性的，如果压缩后的图像数据具有比较高的稀疏性，那么在恢复的过程中就可以用较少的数据量来实现较好的恢复效果。
三、应用场景压缩感知技术受到广泛关注，不仅在图像处理领域有着应用，还在语音、视频、遥感图像等领域也得到了应用。
压缩感知技术在医学影像中的应用
压缩感知技术在医学影像中的应用随着医学技术的飞速发展，医学影像学的应用已经成为了临床医生们不可或缺的诊断手段。
据统计，全球医学影像市场规模已经达到了500亿美元。
然而，由于医学影像的制作和处理需要大量的计算资源和存储空间，因此，影像处理一直以来都是一个非常耗时耗能的过程。
为了解决这个问题，科学家们开始研究一种叫做压缩感知技术的新型方法，这种方法可以大幅减少医学影像的数据量，从而提高计算和传输的效率。
在本文中，我将重点介绍压缩感知技术在医学影像中的应用。
一、什么是压缩感知技术？压缩感知技术是一种新型的数据压缩和重建技术。
相比传统的数据压缩方法，如JPEG、MP3等，它可以在不损失数据的情况下，将数据压缩到原来的几十分之一甚至更小。
这个技术的核心思想是：在图像或信号稀疏的基础上，通过少量的采样就能够准确地还原出原始数据。
因此，压缩感知技术可以被看作是一种基于信息的采样策略。
二、压缩感知技术在医学影像中的应用目前，压缩感知技术已经被广泛应用于医学影像处理中，比如：1. CT扫描数据的压缩CT扫描是一种医学成像技术，它可以产生大量的图像数据。
为了更好地处理和存储这些数据，医学影像学家们开始采用压缩感知技术。
这种技术可以大大减少数据的体积，从而减轻计算负担，并且减少存储空间的占用。
2. MRI图像的压缩MRI是一种非侵入性的医学成像技术，它可以产生高质量的图像，但同时也需要大量的存储空间和计算资源。
因此，压缩感知技术被广泛应用于MRI图像的压缩和处理中。
这种技术可以将MRI图像压缩成原来的10%~20%，同时又保持了高分辨率和高质量。
3. PET影像数据的压缩PET是一种功能性医学成像技术，它可以检测身体内特定物质的分布和浓度。
由于PET成像数据的复杂性和高维度性，传统的数据压缩方法无法满足处理需求。
因此，压缩感知技术已经成为一种理想的解决方案。
这种技术可以将PET图像的数据量减少达到原来的三分之一。
4. 高清超声成像的压缩高清超声成像是一种无创性、重要的医学成像技术，它的图像质量对于医生的诊断结果至关重要。
基于压缩感知理论的MRI图像重构研究
基于压缩感知理论的MRI图像重构研究近年来，由于MRI技术的广泛应用，其图像重构技术也得以快速发展。
压缩感知理论是一种新型的图像重构技术，能够在低采样率下重构图像，其中的研究成果对应用于医疗领域中的MRI图像重构具有重要意义。
MRI（Magnetic Resonance Imaging）是一种医疗影像诊断技术，它依靠磁场和高频电磁波的作用，对身体组织进行成像。
MRI图像重构是图像处理领域的重要研究方向之一。
MRI采样是一种重要的数据获取方式，但受限于MRI设备的硬件条件，采样过程中容易出现各种问题，例如噪声、伪迹和不连续等。
为了获得高质量的MRI图像，需要压缩与重构技术的支持，而压缩感知就是一种有效的重构方式。
压缩感知理论基于两个假设：一是信号在稀疏域下是可重构的；二是信号在某些变换域下具有稀疏性。
通过构造基础矩阵，并以最小化稀疏基的线性组合为目的，采样数据可以被重构出来。
这种方法不仅可以用于MRI图像重构，还可以应用于其他领域，例如压缩图像采集、视频传输和语音信号处理等。
MRI图像重构的过程实际上是重建MRI图像的过程。
在低采样率下，MRI信号是被压缩的，这就需要寻找一种方法来帮助我们恢复原始的MRI信号。
压缩感知技术可以解决这个问题。
通过先对信号进行采样再将其压缩，可以获取到被喂给算法的有限数据。
通过压缩感知算法，我们能够从少量的采样数据中重构出高质量的MRI图像。
基于压缩感知理论的MRI图像重构研究有着非常重要的应用价值和研究意义。
这种方法不仅能够提高MRI图像的质量，还能够加快MRI图像的采集速度。
在MRI图像重建中，由于需要采集大量的数据，所以传统的重建方法非常耗时。
而基于压缩感知理论的重建方法则能够大大缩短重建时间，通过降低采样速率，大大降低MRI图像采样的成本。
但是，基于压缩感知理论的MRI图像重构研究还有一些问题需要解决。
首先，如何选择压缩感知理论中的基础矩阵是一个问题。
不同的基础矩阵可能会影响到MRI图像的重构效果。
压缩感知技术在图像处理中的应用
压缩感知技术在图像处理中的应用在当今数字图像处理领域中，压缩感知技术凭借其出色的性能和广泛的应用领域而备受关注。
压缩感知技术是一种基于信号的非传统采样和压缩方法，通过在压缩域中获取信息，实现对原始信号的重构和恢复。
在图像处理中，压缩感知技术不仅可以有效地降低存储和传输的成本，还可以提高图像的质量和保留细节。
首先，压缩感知技术在图像编码方面具有独特的优势。
传统的图像编码方法往往采用基于像素的采样和编码方式，这种方式需要使用较高的采样率和编码率来保证图像质量。
然而，对于大尺寸的图像或高分辨率的图像，这种方法的复杂度和计算量将会变得非常高。
压缩感知技术可以通过稀疏表示来降低数据冗余，从而在编码过程中减少信息的冗余度，提高编码效率。
因此，压缩感知技术可以在保证图像质量的同时实现更高的压缩比，节省存储空间和传输带宽。
其次，压缩感知技术在图像重构方面具有很大的应用潜力。
在传统的图像处理方法中，重构图像通常需要进行全局的像素恢复，这往往导致图像细节的模糊和失真。
而压缩感知技术将信号表示为一个稀疏向量，可以通过稀疏恢复算法重建原始信号。
这种基于信号稀疏表示的重构方法能够更好地保留图像的细节和纹理特征，提高图像的视觉质量。
同时，压缩感知技术还可以通过联合重构算法进行多层次的图像重构，进一步提高图像的质量。
此外，压缩感知技术还可以应用于图像处理中的目标检测和识别任务。
传统的图像处理方法往往需要进行全局的像素处理来识别目标物体，这个过程需要大量的计算和存储资源。
而压缩感知技术可以通过稀疏测量和重构算法，实现对目标物体的局部处理，从而提高目标检测和识别的速度和准确性。
例如，可以利用压缩感知技术提取图像的稀疏特征表示，然后使用机器学习算法进行目标的分类和识别。
需要注意的是，压缩感知技术在图像处理中的应用也面临一些挑战和限制。
首先，压缩感知技术对图像的稀疏表示依赖于信号的稀疏度，而实际图像往往是非稀疏的。
因此，在实际应用中，需要针对不同的图像类别和应用场景进行适当的稀疏表示方法选择和优化。
压缩感知技术及其在数字图像取证中的应用研究
压缩感知技术及其在数字图像取证中的应用研究随着数字图像的广泛应用，数字图像取证技术也变得越来越重要。
在数字图像取证中，压缩感知技术成为了一种被广泛研究和应用的有效手段。
压缩感知技术是一种利用信号的稀疏性来进行数据压缩和重构的新型技术。
它通过在信号采样过程中直接记录其重要信息，而不是对信号进行完整采样，从而实现了高效的数据压缩和重构。
在数字图像取证中，压缩感知技术可以有效地提取和还原图像中的重要信息，对于犯罪证据的分析和提取起到了重要的作用。
首先，压缩感知技术可以帮助提高数字图像取证的效率。
在传统的数字图像取证中，需要对大量的数据进行分析和处理，耗费了大量的时间和资源。
而采用压缩感知技术可以在保证数据完整性的前提下，大幅度减少所需的数据量，从而加快了图像取证的速度和效率。
其次，压缩感知技术可以提高数字图像取证的精度和准确性。
在数字图像取证中，往往需要对图像中的细节进行分析和提取，以获取更多的犯罪证据。
由于压缩感知技术能够有效提取图像中的重要信息，因此可以更准确地分析图像中的细节，从而提高数字图像取证的精度和准确性。
此外，压缩感知技术还可以减少数字图像取证中的数据存储和传输成本。
在数字图像取证中，需要对大量的图像数据进行存储和传输，这既耗费了大量的存储空间，也增加了数据传输的成本。
而采用压缩感知技术可以大幅度减少所需的存储空间和传输带宽，从而降低了数字图像取证的成本。
综上所述，压缩感知技术在数字图像取证中具有重要的应用价值。
它可以提高数字图像取证的效率、精度和准确性，同时还可以降低数据存储和传输成本。
因此，进一步研究和应用压缩感知技术在数字图像取证中的方法和算法，对于提升数字图像取证的能力和水平具有重要的意义。
基于压缩感知算法的MRI图像重建技术研究
基于压缩感知算法的MRI图像重建技术研究MRI（Magnetic Resonance Imaging）是一种常见的医疗影像学技术，它能够以非侵入性和无放射性的方式获得人体内部的结构信息，广泛应用于临床医学、生物医学和神经科学等领域。
然而，MRI图像的获取过程中需要耗费大量时间和成本，并且有时会出现信号失真、噪声和伪影等问题，影响诊断的准确性。
为了解决这些问题，近年来结合压缩感知（Compressed Sensing）算法的MRI图像重建技术开始被广泛研究和应用。
压缩感知算法是一种新型的信号采样和重建技术，它可以通过使用少量采样数据去重构高质量的信号。
该算法的主要思想是针对信号的低维特征进行采样，而不是直接对其进行全采样。
这种低维采样能够保留信号的关键信息，从而可以用较小的采样量获得高质量的重构结果。
在MRI图像重建中，压缩感知算法主要有两种应用方式：一是直接对采样信号进行重建，也称为压缩感知重建方法；二是对图像进行稀疏表达，通过稀疏矩阵约束来重构图像，也称为基于稀疏表达的MRI图像重建方法。
压缩感知重建方法的核心是协调底层分解、稀疏重构和数据损失性能三方面的权衡。
该方法可以通过优化算法和稳健统计方法来提高重构效果，但也可能存在一些问题，如需要较长时间的计算、对参数设置较为敏感、对采样序列和噪声的要求较高等。
基于稀疏表达的MRI图像重建方法则使用了基础字典（或直接对局部图像块进行稀疏表征）对原始MRI图像进行稀疏表达。
该方法不论基本字典的热效应或自适应方法，均可以在信息量保持相同的情况下显著降低重采样率，即便已知的字典缺失信息也不会带来恶化效应。
此外，该方法还可用于去除加性噪声和伪影，进一步提高图像重建质量。
总的来说，基于压缩感知算法的MRI图像重建技术可以提高MRI图像的采集效率和诊断准确性。
虽然目前该技术在实际应用中还存在一些限制和挑战，但是随着算法研究的不断深入和技术的不断创新，相信这一技术将会得到更广泛的应用和发展。
基于压缩感知的MRI图像的二维重构和三维可视化
焦李成 ， 杨淑媛 ， 刘芳 ， 等 ． 压缩 感 知 回顾 与展 望 ． 电子 学
报 ， ２ ０ １ １ ， ３ ９ （ ７ ） ： １ ６ ５ １ － １ ６ ６ ２ ．
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［ １ ７ 】 蒋 孝先 ， 吕发金 ， 谢惠 ， 等 ． 正 常成 人 颅骨 多 层螺 旋 Ｃ Ｔ三
化学 报 ， ２ ０ １ ３ ， ３ ９ （ １ ２ ） ： １ ９ ８ ０ ． １ ９ ９ ５ ．
［ ２ １ 】 李青 ， 杨 晓梅 ， 李红 ． 基 于压 缩感 知 的 自适 应 正则化 磁共 振 图像重 构 ． 计算 机应 用 ， ２ ０ １ ２ ， ３ ２ （ ２ ） ： ５ ４ １ — ５ ４ ４ ．
［ １ ９ ］ 李本 星 ， 曹宝 香 ， 马建 华 ． 迫 近算 子在 ＭＲ 图像快 速重 建 中 的应 用研 究 ． 电子 学报 ， ２ ０ １ ０ ， ３ ８ （ １ ２ ） ： ２ ８ ２ ７ ． ２ ８ ３ １ ． ［ ２ Ｏ ］ 李红 ， 杨 晓梅 ， 李青 ． 基 于加权 压缩 感 知的 ＭＲ 图像重 建方
［ ２ ２ 】Ｒ ｅ ｂ ｏ ｌ ｌ ｏ － Ｎｅ ｉ ｒ ａ Ｌ ， Ｌ ｏ ｗ ｅ Ｄ． Ｏ ｐ ｔ ｉ ｍ ｉ ｚ ｅ ｄ ｏ ｒ ｔ ｈ ｏ ｇ ｏ ｎ ａ ｌ ｍ ａ ｔ ｃ ｈ ｉ ｎ ｇ ｐ ｕ ｒ ｓ ｕ ｉ ｔ
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压缩感知技术及其在心脏磁共振中的应用进展
压缩感知技术及其在心脏磁共振中的应用进展李爽，陆敏杰*，赵世华磁共振因其软组织分辨率高且无辐射等优点在心血管疾病中的应用日益广泛，但由于受到传统奈奎斯特采样率及数据编码等因素的限制，使得它的成像速度相比于CT 慢很多。
为了加快成像速度，可以应用快速成像序列，如回波平面成像(echo planar imaging ，EPI)、快速小角度激发成像(fast low-angle shot ，FLASH)、类回波成像(delay alternating with nutation for tailored excitation ，DANTE)等，但前提是需要一个较强的梯度场，而场强不能无限制地增强。
提高主磁场场强及加快梯度场的切换速度也受到硬件系统及人体安全性的限制，不能满足心血管系统成像的要求。
心律不齐与心功能不全是心血管疾病常见的临床表现，这类患者行心血管磁共振检查时易产生严重运动伪影而无法获得具有诊断价值的图像。
另外，严重心衰患者常常无法耐受长时间的检查。
因此，上述情况在一定程度上限制了心血管磁共振在心血管疾病中的应用普及。
2006年Candès 等[1]系统性地提出了压缩感知(compressed sensing ，CS)理论，这一信息采集与获取理论利用了信号的稀疏性，运用一定的方法在小于奈奎斯特采样率条件下采集数据，通过优质重构算法进行图像的重建，而不牺牲图像的空间分辨力。
2007年，Lustig等[2]最先将压缩感知技术运用到磁共振成像中。
此后，这项技术引起了研究者和临床医生极大的研究兴趣，有望促进心脏磁共振在临床更广泛的应用。
本文主要介绍压缩感知技术及其在心脏磁共振领域的应用价值。
1 压缩感知技术基本原理传统磁共振成像采集k空间的信号后通过傅里叶变换获得图像数据，这需要采集k空间的信号数等于图像的像素数，因此需要花费大量的时间[3]。
CS-MRI只利用部分k空间重建图像，它以信号的稀疏性作为前提，同时进行信号的采样与压缩，直接获取稀疏信号，因此减少了MR成像时间。
压缩感知理论在医学CT图像重建中的应用
压缩感知理论在医学CT图像重建中的应用近年来，压缩感知理论在医学图像重建领域引起了广泛的关注。
压缩感知理论是一种新颖的信号处理理论，它通过将信号从传统的采样域转换到稀疏域，可以实现对信号的高效压缩和重建。
在医学CT图像重建中，压缩感知理论具有重要的应用价值。
医学CT图像是一种重要的医学影像技术，能够提供人体内部的详细结构信息，对疾病的诊断和治疗起到至关重要的作用。
然而，由于CT图像数据量庞大，传统的图像采集和重建方法存在一些问题，如数据采集时间长、辐射剂量大等。
而压缩感知理论能够通过有效地降低采样率，实现对CT图像数据的高效压缩和重建，从而在一定程度上解决了这些问题。
压缩感知理论的核心思想是通过稀疏表示，将信号压缩到一个远小于原始信号的维度。
在医学CT图像重建中，压缩感知理论可以通过稀疏变换，如小波变换、字典学习等，将CT图像转换到稀疏域。
然后，利用稀疏表达的特性，可以通过少量的采样数据进行重建，从而实现对完整图像的恢复。
压缩感知理论在医学CT图像重建中的应用有多个方面。
首先，压缩感知理论可以大大降低CT图像的采样率，减少数据采集时间，提高影像质量。
其次，压缩感知理论可以降低辐射剂量，保护患者的健康安全。
此外，压缩感知理论还可以应用于CT图像重建的图像增强和噪声抑制，提高图像的清晰度和对比度。
然而，压缩感知理论在医学CT图像重建中还存在一些挑战和问题。
首先，压缩感知理论的算法复杂度较高，需要较长的计算时间。
其次，压缩感知理论的性能受到稀疏变换和重建算法的选择以及采样率的影响。
此外，压缩感知理论还需要进一步的研究和验证，以提高其在医学CT图像重建中的应用效果。
综上所述，压缩感知理论在医学CT图像重建中具有广阔的应用前景。
通过有效地压缩和重建CT图像数据，可以提高图像质量，减少辐射剂量，为医学影像诊断和治疗提供更好的支持。
然而，还需要进一步的研究和探索，以解决压缩感知理论在医学CT图像重建中面临的挑战和问题，推动其在临床实践中的应用。
压缩感知技术在医学成像中的应用研究
压缩感知技术在医学成像中的应用研究近年来，随着科技的不断发展，压缩感知技术在各个领域得到了广泛应用。
作为一种独特的数据采集和重构的方法，压缩感知技术已成为医学成像领域的研究热点之一。
在这篇文章中，我们将讨论压缩感知技术在医学成像中的应用研究，并探讨其未来的发展方向。
一、压缩感知技术在医学成像中的应用现状医学成像技术是当代医疗领域的重要组成部分，它可以帮助医生快速、准确地确定病情并制定治疗方案。
而压缩感知技术则是一种极具前瞻性的信号采样和重构技术，可以在不削减数据量的情况下对数据进行压缩。
这一技术的应用，不仅能够在医学成像中提高采集效率，还能够有效地降低医学成像的成本。
在医学成像领域，压缩感知技术主要应用于图像重构、图像恢复以及数据压缩等方面。
近年来，研究者们已经开始将这一技术应用于多种医学成像领域中，包括磁共振成像、CT扫描、PET扫描等。
其中，磁共振成像是目前应用最为广泛的医学成像技术之一。
由于其对人体没有任何伤害，因此受到了临床医生和病人的青睐。
然而，磁共振成像的采集速度较慢，难以满足实时诊断的需求。
而压缩感知技术则提供了一种新的解决方案。
采用这一技术，在不影响图像质量的前提下，可以大幅缩短采集时间，进一步提高临床医生的工作效率和病人的满意度。
此外，压缩感知技术还可以应用于医学图像的分析和处理。
例如，研究者们已经开始探索利用这一技术进行肺部结节的检测、红细胞的计数和血管的分析等。
这些应用的成功，为进一步推进医学成像领域的发展开启了一扇大门。
二、压缩感知技术在医学成像中的优势与传统的医学成像方法相比，压缩感知技术具有以下几方面的优势：1. 可以大幅缩短采集时间如前所述，压缩感知技术可以在不影响图像质量的情况下，大幅缩短医学图像的采集时间。
这一优势使得医生可以更加快速地获得诊断结果，并及时制定治疗方案，从而提高了临床治疗效果。
2. 可以降低成本在传统的医学成像方法中，数据采集和存储的成本相对较高。
压缩感知成像技术在医学影像中的应用
压缩感知成像技术在医学影像中的应用一、背景介绍医学影像技术在现代医学诊疗中有着不可替代的地位，医学影像技术中也涉及到了不同的成像方式和技术。
其中，压缩感知成像技术因优秀的性能在医学影像中得到了广泛的应用。
二、压缩感知成像技术概述压缩感知成像技术是将图像通过合理的采样和压缩算法实现压缩感知，从而对图像进行重建的一种技术分析方法。
分级唤起感知技术是快速成像技术的重要发展方向之一，该技术有助于在降低数据存储和计算机处理时间的同时保证图像质量，因此在医学影像应用中具有显著的应用前景和潜力。
三、压缩感知成像技术在医学影像应用现状1.医学图像处理与压缩感知技术医学图像处理与分析需要大量的存储和处理，给医疗机构的信息技术设施增加很大负担。
使用压缩感知技术可以使医疗机构通过压缩数据存储和传输。
同时，压缩感知的高效采样、压缩和重构方法可以帮助优化医学图像处理和分析的质量和速度。
2. 压缩感知成像技术在核磁共振成像中的应用核磁共振成像在医学影像应用中所占的比例较高，而常规的采样和数据处理方法往往会引起噪声等问题。
压缩感知成像技术在核磁共振成像中可以随机采集加倍密度数据，再通过计算重构成图像，从而在减少时间和采样点的同时，能够更好地捕捉低频信号和重构切片的信息特征。
3. 压缩感知成像技术在计算机断层扫描成像中的应用计算机断层扫描成像在医学影像中应用也十分广泛。
常规计算机断层扫描成像采用的是快速模型，而采用压缩感知成像技术的计算机断层扫描成像则采用随机模型，可以减少医疗设备的成本。
同时，压缩感知成像技术也可以显著减少成像时长，从而降低了对患者的辐射和化学介质的使用。
四、压缩感知成像技术在医学影像中的应用前景压缩感知成像技术在医学影像领域中应用前景广阔。
但压缩感知成像技术在医学影像中的应用仍然面临着挑战，尤其是与传统的成像技术相比，往往需要更多的算法和数据处理技术。
因此，针对不同的应用，需要不断推进压缩感知成像技术的研究和相关算法的开发。
压缩感知算法在计算成像中的应用
压缩感知算法在计算成像中的应用随着计算机技术和数字通信技术的不断发展，数字信号处理的应用也越来越广泛。
计算成像作为其中的一种领域，主要利用图像传感器对实物的反射、透射等过程进行记录和分析，以得出被观测物体的信息。
而在计算成像的过程中，信号处理的主要难点场景复杂，数据量大，需要进行高频率的信号采集、多维数据存储和快速处理，因此压缩感知算法应运而生，其应用也越来越广泛。
什么是压缩感知算法？压缩感知算法是一种以小的样本点并结合高度不确定信号的压缩数据取代高采样率的完整信号的一种方法。
在理论上，当信号被稀疏表示时，压缩感知算法可以通过少量的测量数据进行高品质的重构恢复，并且可以极大地降低成本以及加快速度。
因此，压缩感知算法不仅可以提高数据的采集效率和信噪比，还可以在最大化数据评估准确度的同时，减少数据的传输开销和存储成本。
压缩感知算法的应用在计算成像中，压缩感知算法已被应用于图像采集、处理、传输和重构等多个环节。
1. 图像采集采集图像通常需要大量的采样数据，但在许多情况下，这种数据多是冗余的。
利用压缩感知算法进行采样，可在尽可能少的信息损失的情况下，采集到足够多的数据，从而更好地实现图像重构与处理。
2. 图像传输在多媒体传输中，大量的数据需要在有限的通信带宽和存储资源下进行传输和储存。
利用压缩感知算法，可以在不降低图像质量的情况下，显著减少传输带宽及存储需求，特别适用于图片、视频的传输等。
3. 图像处理计算成像中的许多图像处理算法都可以通过稀疏性假设进行优化和改进。
例如，压缩感知算法可以有效处理超分辨率、形态学、图像分类、目标跟踪等图像处理任务。
4. 图像重构利用压缩感知算法，可以通过较少的测量数据，得到较高的重构质量，这在由于采样、量化等原因而产生的数据丢失、失真等问题上有着重要的应用，从而有效提高了图像重构的效果。
压缩感知算法在计算成像中的应用案例1. 在医学成像中的应用在MRI、CT等医学成像领域中，压缩感知算法可以将稀疏的成像图像进行压缩，并将压缩后的图像传输到接收端，减小了网络传输的带宽要求。
压缩感知技术在图像压缩中的应用研究
压缩感知技术在图像压缩中的应用研究一、前言图像压缩是一种经典的信号处理方法，对于传输和存储的图像数据具有重要意义。
传统的图像压缩算法主要有基于离散余弦变换和离散小波变换的方法。
然而，这些方法通常需要对整幅图像进行编码和解码，并对数据进行压缩，会产生严重的信息损失和噪声扰动。
压缩感知技术因此应运而生，该技术通过利用信号的稀疏性可以高效地进行信号采样和重构，在图像压缩领域得到广泛应用。
二、压缩感知技术的原理1. 稀疏性稀疏性是压缩感知技术的核心原理之一，指在某个域或基下，大多数信号的表示方式可以被相对较少的非零系数表示。
这种表示通常可以通过稀疏变换得到，例如小波变换。
2. 压缩感知采样在传统的采样过程中，需要对信号进行高频率的采样，以保证重构时信号质量不受影响。
而在压缩感知采样中，只需要进行少量的低频率采样，并通过约束条件提取出尽可能多的信号信息。
3. 稀疏表示在压缩感知重构时，可以通过感知矩阵与压缩采样得到的部分信息，结合稀疏表示方法重构出原信号。
例如，可以使用贝叶斯稀疏表示方法，对信号进行稀疏表示。
三、压缩感知技术在图像压缩中的应用1. 稀疏域压缩稀疏域压缩是压缩感知技术的一种应用形式，它可以通过对图像进行稀疏变换，如小波变换，在稀疏域进行编码和解码。
这种方法比传统方法更加高效，并且可以在很高的压缩比下保持较好的图像质量。
2. 传感采样压缩感知技术可以通过传感采样对图像进行压缩。
传感采样能够高效地采集信号，大大降低了采样复杂度和数据量。
同时，由于压缩感知技术可以提取出信号的大部分信息，因此可以保证在较小的采样量下实现较高的信号重构质量。
3. 重建算法压缩感知技术的重建算法常用的方法包括通过正则化方法、算法迭代和基于统计学习的方法进行图像重建。
根据具体应用场景的不同，可以选择不同的重建算法，以达到更好的效果。
四、压缩感知技术在图像压缩中的优势1. 压缩率高压缩感知技术的压缩率可达到传统压缩方法的5-10倍，并且在保持图像质量较高的前提下，可以不同程度地压缩图像。
压缩感知磁共振成像技术的临床应用
压缩感知磁共振成像技术的临床应用
袁伟文
【期刊名称】《中国高新科技》
【年(卷),期】2024()8
【摘要】压缩感知磁共振成像技术以其高效的数据采集和图像重建,为临床医学提供了创新的工具。
在神经系统疾病的诊断中,其快速成像和高质量图像使医生能够更全面地了解神经结构的变化。
在肿瘤检测与分期中,该技术通过加速全身扫描和提高对动态血流的敏感性,为肿瘤的早期发现和治疗提供了更精确的影像学支持。
在心血管疾病评估中,压缩感知技术通过减少扫描时间和提供高质量心血管图像,不仅提高了患者的舒适度,还为临床制定个性化治疗方案提供了更详细的心脏解剖信息。
【总页数】3页(P138-140)
【作者】袁伟文
【作者单位】广东省第二人民医院
【正文语种】中文
【中图分类】R445
【相关文献】
1.压缩感知技术在磁共振成像技术中的应用进展分析
2.深度学习辅助压缩感知技术在心力衰竭患者心脏磁共振中的临床应用
3.压缩感知磁共振成像技术的临床应用
进展4.压缩感知(CS)技术在3D-MRCP成像中的临床应用价值5.压缩感知磁共振成像技术在中枢神经系统疾病中的应用进展
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压缩感知技术在颅脑MRI的临床应用进展
压缩感知技术在颅脑MRI的临床应用进展
杨婧;苗延巍
【期刊名称】《磁共振成像》
【年(卷),期】2022(13)9
【摘要】MRI是临床常用的影像技术手段,由于其扫描时间过长,使患者的舒适度和依从性降低,产生不可逆的运动伪影,导致图像质量受损,对临床诊断和工作效率产生不良影响。
所以在不影响图像质量的情况下缩短MRI扫描时间的需求非常迫切。
压缩感知(compressed sensing,CS)技术就是采用远低于传统采样定律要求的采样点进行重建并加以恢复,可缩短信号采集时间。
该技术可以明显缩短扫描时间,且不会影响MRI的图像质量,甚至可以提高图像分辨率和信噪比。
本文就CS技术在颅脑MRI的应用作一综述,探讨其在多种常规MRI扫描序列上的应用进展,为临床扫描实践及CS技术的完善和未来科研热点提供多角度信息。
【总页数】5页(P144-147)
【作者】杨婧;苗延巍
【作者单位】大连医科大学附属第一医院放射科
【正文语种】中文
【中图分类】R445.2;R743
【相关文献】
1.多种MRI技术在轻型颅脑损伤中的应用研究进展
2.低场MRI快速成像技术在急诊颅脑疾病的临床应用
3.CT、MRI、X线综合影像诊断及新进展学习班——全国
CT、MRI和DSA介入技术临床应用及新进展4.对比MRI、颅脑CT两种技术应用于多发性脑梗死老年患者诊断中临床价值5.对比MRI、颅脑CT两种技术应用于多发性脑梗死老年患者诊断中临床价值
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综 述 | Reviews
信号投影到一个低维空间上，并对所获取的少量 测量值进行求解凸优化问题，从而实现对信号的 精确重构。关键步骤是信号的稀疏性[5]表示、测量 矩阵的选取[6]以及重构算法的设计[7]。 1.1 信号的稀疏表示 信号的稀疏性或可压缩性是描述信号复杂性 的一种数学方法，如由少数几个简单的元素构成 的图像是稀疏的。很多自然图像存在变换域的稀 疏性 [5]，合理地选择稀疏基可使信号稀疏化从而 满足可压缩的要求。 MRI 所得图像通常采用离散 Fourier标准正交基进行稀疏变换。 1.2 测量矩阵的选取 根据压缩感知理论，信号的采样、压缩编码 发生在同一个步骤。它以远低于Nyquist采样率的 速率对变换后得到的可压缩信号进行非自适应的 测量编码。测量矩阵必须满足受限等距特性准则 (restricted isometry property, RIP)[6]，才能从信号的 不完备测量集中高概率重构原始信号。 1.3 重构算法的设计 重构算法思想是寻找合适的算法从少量的数 据中精确恢复原有信号。杨晓兰等[7]提出用β范数 近似逼近l1范数的思想并运用Bregman迭代正则化 方法进行求解得到核磁共振图像可以从全部数据 的40%抽样中几乎精确重构原始图像。 2 压缩感知技术在MRI上的应用 在 MRI 领域，由于扫描仪器所采集的不是直 接的图像像素，而是由图像经过全局傅里叶变换 将原始采集的时域图像转化得到的频域图像。每 一个频域像素是由时域图像的所有像素值的线性 组合，也即频域图像的每一个像素都包含原始图 像的所有信息。因此，只保留部分重要的采集数 据不会导致原始图像信息的永久缺失。运用压缩 感知理论可以大大减少采样数据量，从而为后续 数据传输、处理和存储减小压力。该技术创新地 改变医学信息的获取方式，可以将速度提高到原 来的几千倍，进而实现缩短扫描时间，同时又具 有令人满意的空间分辨率，故其在临床 MRI 的应 用备受关注，以下就其中几个研究热点展开进一 步阐述。 2.1 加速MR功能成像 MR功能成像是一种新兴的神经影像学方式，
l (1) p Wl 0 p l ( N ) 0
在方程中N是所有未知系数的总数，令 p =0.5 ，利用 k-t FOCUSS 算法可以近似求解 l 1 范 数最小化问题。在功能 MRI 中，对于周期运动的 组织 ( 如心脏 ) ，利用 k-t FOCUSS 算法时通常使用 傅里叶变换基进行变换；而对于无规律运动，则 采用KLT 变换(Karhunen-Loeve transform)。通过 ROC曲线与常规成像方法比较结果显示：根据k-t FOCUSS算法并利用KLT基变换在成像速度和重构 效果精确程度上有着显著优越性。 Jung 等 [9] 设计了右手扣指实验 [right finger tapping (RFT) experiments]，在3.0 T 临床MRI扫描 仪上进行实验。实验采用 EPI 序列，扫描参数： 层数为 35 ，反转角为 80 °， TR 3000 ms ， TE 35 ms，层厚4 mm，体素为3.4375 mm×3.4375 mm× 4.0000 mm，FOV为220 mm×220 mm。 k 空间采集数据大小为 64 × 64 。为实现高时 间分辨率的功能 MRI ，其他条件保持不变，分别 将相位编码减少 2 倍和 4 倍。根据压缩感知理论，
综 述 | Reviews
磁共振成像 2013年第4卷第4期 Chin J Magn Reson Imaging, 2013, Vol 4, No4
压缩感知技术及其在MRI上的应用
张桂珊1，肖刚2， 戴卓智1，沈智威1，李胜开1，吴仁华1,3*
基金项目： [摘要] 压缩感知是基于应用数学的一种创新的信号获取及处理理论，其原理是 国家自然科学基金重点项目 ( 编号： 通过对所采集的信号进行适当域变换得到可压缩信号，直接采集压缩后的信号 30930027) 并利用重构算法实现快速优质信号重建。运用该技术成像不仅具有出色的时间 分辨率优势，同时具有满意的空间分辨率，因此近年来其在医学成像领域的应 作者单位： 用逐渐成为研究热点。作者在阐述压缩感知理论基本原理的基础上，进一步对 1. 汕头大学医学院第二附属医院放射 其在MRI上的研究现状和发展前景进行综述。 科，汕头 515041 [关键词] 压缩感知； Fourier 变换； 磁共振成像 2. 韩山师范学院数学与信息技术系， 潮州 521041 Compressed sensing technology and its application in MRI 3. 广东省医学影像实验教学示范中 心，汕头 515041 ZHANG Gui-shan1, XIAO Gang2, DAI Zhuo-zhi1, SHEN Zhi-wei1, LI Sheng-kai1, WU Ren-hua1, 3* 1 Department of Medical Imaging, 2nd Affilicated Hospital, Shantou University Medical 通讯作者： College ，Shantou 515041, China 吴仁华， Email ： cjr.wurenhua@vip. 2 Department of Math and Applied Mathematical, Hanshan Normal University, Chaozhou 521041, China 3 Provincial Key Laboratory of Medical Molecular Imaging, Guangdong, Medical 收稿日期：2012-12-27 College of Shantou University, Shantou 515041, China * 接受日期：2013-04-09 Correspondence to: Wu RH, Email: cjr.wurenhua@ Received 27 Dec 2012, Accepted 9 Apr 2013 中图分类号：R445.2 文献标识码：A Abstract Compressed sensing is an innovative theory of signal acquisition DOI:10.3969/j.issn.1674-8034.2013.04.016 and processing based on the areas of applied mathematics. It works by using the mathematical algorithm to make an appropriate domain transformation for the collected 张桂珊, 肖刚, 戴卓智,等. 压缩感知技 signals and changing them into sparse or compressible signals. Afterwards, gathering 术及其在磁共振成像上的应用. 磁共振 the compressed signals directly to reconstruct the original signals at speedy, high quality by the method of the reconstruction algorithm. Due to its excellent temporal resolution 成像, 2013, 4(4): 314-320. advantages and with satisfactory temporal resolution, compressed sensing has become a research focus in the field of medical imaging. This article mainly elaborates in the basic theory of compressed sensing, its application in MRI and prospects for development. Key words Compressed Sensing; Fourier transformation; Magnetic resonance imaging
依据传统 Shannon/Nyquist 信号采样理论，信 号采集速率要达到信号带宽的2倍以上才能保证采 样后形成的周期信号不发生重叠而实现信号精确 重构[1]。这种高速采样产生庞大的数据，使硬件系 统和重构算法面临着巨大的压力。 针对上述问题，Candès等[2]在2004年创新地提 出了压缩感知(compressed sensing, CS)理论。压缩 感知是直接感知压缩之后的信号，通过有选择性 地采集少量重要数据并采用有效的重构算法实现 原始信号的重构，实现缩短信号采集所需时间， 减少计算量，并在一定程度上保持原始信号的重 建质量的要求。
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综 述 | Reviews
磁共振成像 2013年第4卷第4期 Chin J Magn Reson Imaging, 2013, Vol 4, No4
采样基必须满足不相干性。于是，低频率部分采 用完全采样以获得 KLT 基，在时间方向上，分别 采用傅里叶变换和 KL 变换对时间方向上所采集 的数据进行变换再做k-t FOCUSS算法，并与常规 的全局采样方法进行比较得到，只有在加速的功 能MRI上，TR才能通过跳跃相位编码步骤实现减 小，从而满足快速高质量成像效果。 将压缩感知和功能 MRI 这两项技术优势结合 起来，通过检验血流进入脑细胞的磁场变化实现 快速脑功能成像，从而更精确得到结构与功能关 系。该技术将有待更进一步的优化并运用于观察 连续进行动态功能 MRI ，以更好地研究大脑功能 重组与功能恢复之间的相关性。 2.2 利用卡尔曼滤波压缩感知重建磁共振实时动态 成像 在临床 MRI 上，通过对心脏、大脑等器官扫 描所得的原始信号进行适当的变换所得信号大部 分为分段光滑的，经过小波变换之后可以得到稀 疏基，但容易受时间相关性的影响。为了减小误 差，则需要对每个时间分别采用合适的测量矩阵 对其所采集的信号进行稀疏变换。但因扫描信号 是连续获取的，扫描时间必须是能精确重建1幅图 像所需数据的全部扫描时间。因此，对于 MR 实 时动态成像，测量矩阵的批量优化处理计算将很 复杂。 针对这一难题，有学者利用计算机仿真的方 法在压缩感知理论基础上利用降阶的卡尔曼滤波 法做进一步的完善，即卡尔曼滤波压缩感知 (KFCS)[10]，对时间序列原始信号进行处理，从而得到 更稀疏的信号，使得重构信号的误差大大减少。 其优化的思想可具体归纳为：首先，在原有算法 的基础上将Dantzig选择器改为套索工具；其次， 通过改变参数避免错误的增加或删除，从而减少 误差；最后，利用矩阵代数的技巧加快矩阵乘法 和转置，从而实现对信号进行高效率卡尔曼滤波 处理。由于 MRI 测量矩阵的不相干性较弱，而且 由不同的小波变换所得系数的数量级和方差不大 相同，因此其算法的定量分析还有待继续探究。 2.3 利用插值压缩感知技术加速二维多层面MRI MRI 技术中，成像速度一直是人们十分关注 的问题。目前，并行采集成像被普遍认为在临床 冠状动脉MRI速度最具优势的方法。Candès等[2]根