快速动态MRI重建：稀疏与低秩先验分离方法

"这篇论文是2016年的，由陈思吉、杨晓梅和吕雪霜共同撰写，来自四川大学电气信息学院。研究主要关注动态MRI的快速重建技术，利用稀疏和低秩先验分离的方法，通过鲁棒主成分分析和交替方向拉格朗日乘子法优化解决，旨在提高重建质量和动态信息提取的准确性。" 基于稀疏和低秩先验分离的快速动态MRI重建技术是为了解决传统动态MRI成像速度慢和运动伪影问题。动态MRI是一种能够观察到体内器官和组织随时间变化的成像技术，尤其在医学诊断中具有重要价值。然而，由于采集数据的时间限制，往往会出现运动伪影，影响图像质量和分析结果。 该论文提出的重建方法采用了一个创新思路，即把动态MRI图像看作静态背景与动态组织的组合。静态背景可以通过低秩矩阵来表示，因为它通常包含较少的变化信息；而动态组织则可以利用稀疏模型描述，因为它们的变化往往是局部且不连续的。通过鲁棒主成分分析（Robust Principal Component Analysis, RPCA），算法可以有效地分离这两部分。接着，利用交替方向拉格朗日乘子法（Alternating Direction Method of Multipliers, ADMM）来解决由此产生的优化问题，这有助于同时保持静态背景和动态组织的特性。 论文中，这一新方法与经典的k-t FOCUSS和k-t SLR算法进行了对比。k-t FOCUSS和k-t SLR是两种常用的动态MRI重建算法，但它们可能无法很好地平衡图像质量和重建速度。实验结果显示，新提出的算法在保持峰值信噪比（PSNR）和结构相似性（SSIM）等关键评价指标的同时，能有效减少运动伪影，从而提供更高质量的动态MRI图像，有利于医生分析和识别动态信息。 此外，文中提到的研究团队成员包括了硕士研究生陈思吉、副教授杨晓梅以及吕雪霜，他们在数字图像处理和医学图像分析等领域有深入研究。论文被分类为工程技术类别，具有较高的学术价值，其发表于2016年10月的期刊，标识符为doi:10.3969/j.issn.1001-3695.2016.10.072，文献标志码为A，表明它是一篇原创性的科学研究文章。 这篇论文提出的基于稀疏和低秩先验分离的快速动态MRI重建技术，不仅提升了重建效率，而且增强了动态信息的可读性和准确性，对于医学成像领域的发展具有积极意义。