B样条配准与SPLICS方法在MRI运动估计中的应用

资源摘要信息:"本资源是一套包含在MATLAB环境下编写的b-样条配准代码，用于实现压缩感知（Compressed Sensing）技术在磁共振成像（MRI）中的应用，特别是针对小动物心脏电影MRI数据的运动估计和时空总变异（ST-TV）建模。该代码与JFPJ Abascal、P Montesinos、E Marinetto、J Pascau、M Desco等人的论文内容相对应，该论文发表在《PLOS ONE》上，DOI为e110594，卷号为9，期号为10，发表时间为2014年。 b-样条配准技术在医学影像处理中非常重要，它能够在图像配准和数据重建过程中引入非刚性变换，使得在不同时间点采集的图像序列能够被精确对齐。通过这种方法，可以有效地从欠采样的MRI数据中重建出高质量的图像。 压缩感知技术是信号处理领域的一个重要突破，它表明可以通过求解一个优化问题，从远少于传统奈奎斯特采样定理要求的样本中，精确重建出稀疏信号。结合压缩感知和b-样条配准技术，SPLICS方法能够通过建模连续帧之间的运动，将运动信息编码到稀疏时间算子中，从而在重建MRI图像时充分考虑运动的影响，提高图像的重建质量。 SPLICS方法解决了优化问题中的两个主要部分：第一部分是TV（总变异）项，它与时间稀疏算子T和傅立叶变换F相关，用于控制图像重建过程中的信号稀疏性；第二部分是基于运动估计的稀疏时间算子，它通过运动建模和编码进一步提升重建精度。为了解决优化问题，该代码实现了Split Bregman算法，这是一种有效解决包含TV正则项的优化问题的方法。 该资源的演示版本提供了在心脏电影MRI数据上比较TV、时空TV和SPLICS方法的实例。该版本的SPLICS包括两个步骤：首先是基于先前重建图像（例如使用TV方法得到的图像）来估计运动，从而构建稀疏时间算子；其次是在考虑之前估计的运动算子的基础上，对图像进行优化重建。 整个代码库被组织为一个开源项目，方便科研人员和工程师访问、使用和贡献。项目名称为Motion-Estimation-Compressed-Sensing-MRI，文件名列表中的“master”表明这是一个主要的开发分支，用户可以克隆或下载该分支以开始使用代码。"