换一批基于物理模型的ISTAVS-Net多线圈MRI图像重建
Multi-Coil MRI Image Reconstruction Based on ISTAVS-Net of Physical Model
摘要提高磁共振成像速度是磁共振领域待解决的问题,采用多线圈扫描是一种常用加速方式.但在加速因子大于 4 时,传统压缩感知磁共振(CS-MRI)重建算法得到的图像质量不高.为此,本文提出一种基于物理模型的ISTAVS-Net多线圈MRI图像重建方法.将ISTA算法与VS-Net网络拆分思想相结合,提出ISTAVS算法,并展开成ISTAVS-Net网络.将每步迭代与网络模块结合,比黑盒U-Net网络的可解释性更强.网络中引入残差机制,增加了网络的非线性表达能力和稳定性.稀疏变换、收缩阈值以及正则化参数在训练中自动学习,提高了重建的灵活性.采用 Globus 膝关节数据集的测试结果表明不同加速因子下 ISTAVS-Net 网络效果均优于传统的L1-ESPIRiT和ISTA迭代算法,图像质量和性能指标比U-Net、ISTA-Net+和VS-Net网络提升明显,在高加速因子下对组织细节恢复能力更强.该网络鲁棒性强,更适合对临床扫描数据进行快速高质量重建,可拓宽MRI应用范围.
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关键词
磁共振成像物理模型图像重建多线圈欠采样变量拆分网络迭代收缩阈值算法magnetic resonance imagingphysical modelimage reconstructionmulti-coil under-samplingVS-NetISTA algorithm
栏目名称
DOI
10.11938/cjmr20243109
发布时间
2024-12-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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