换一批基于改进型迭代NR的磁感应断层成像图像重建算法
An Improved Image Reconstruction Algorithm Based on Iteration NR in Magnetic Induction Tomography
摘要在磁感应断层成像中,图像重建是一个典型的病态问题,其数值解存在不稳定性.针对此问题,提出一种基于加权矩阵和L1范数正则化的改进型迭代Newton-Raphson (NR)算法.该算法通过在目标函数的误差项中引入加权矩阵,同时在L2范数正则化惩罚项的基础上引入L1范数正则化,改善图像重建解的病态性.设置3种典型的模型,分别对有无噪声的数据进行分析,将本算法与Tikhonov正则化算法和迭代NR算法进行对比.在无噪声数据分析中,所提算法相对Tikhonov正则化算法和迭代NR算法的相对图像误差减小0.11 ～0.14,相关系数提高13％ ～ 17％.在有噪声数据中,所提算法相对于Tikhonov正则化算法和迭代NR算法的相对图像误差减小0.06 ～0.09,相关系数提高7％ ～ 10％.提出的算法成像性能较好,且抗噪性能较强,为进一步的实验重建精确性提供理论依据.
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关键词
磁感应断层成像图像重建L1范数正则化迭代Newton-Raphsonmagnetic induction tomography (MIT)image reconstructionL1-norm regularizationiteration Newton-Raphson
医学主题词
算法(Algorithms)图像处理, 计算机辅助(Image Processing, Computer-Assisted)氢离子浓度(Hydrogen-Ion Concentration)核心家庭(Nuclear Family)噪声(Noise)
分类号
R318（医用一般科学）
栏目名称
DOI
10.3969/j.issn.0258-8021.2015.02.009
发布时间
2015-05-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
中央高校基本科研业务费专项（DUT13JB08）
大连市科技局科技项目（2012C014）
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