Abstract-Rekonstruktionen av dynamiska magnetiska resonansdata från en underurvald - utrymme har visat sig ha en enorm potential för att påskynda förvärvsprocessen av denna avbildning modalitet. Med införandet av komprimerad sensation (CS) teori, lösningar för underprovade data har uppstått som rekonstruerar bilder som överensstämmer med de förvärvade proverna och överensstämmer med en sparty modell i någon transform domän. Fasta bastransforms har i stor utsträckning använts som sparifierande transforms i det förflutna, men den senaste utvecklingen inom ordbok lärande (DL) har visat sig överträffa dem genom att träna en överfull bas som är optimal för en viss datauppsättning. Vi presenterar här en iterativ algoritm som möjliggör tillämpning av DL för rekonstruktion av cine data med Cartesian undersampling. Detta uppnås med lokal behandling av spatio-temporala 3D-plåster och genom oberoende behandling av de verkliga och imaginära delarna av datasetet. Genomförandet av temporal lutning föreslås också som en ytterligare begränsning som i hög grad kan påskynda konvergensen och förbättra återuppbyggnaden för höga accelerationshastigheter. Metoden jämförs med och visar sig systematiskt överträffa -FOCUSS, en framgångsrik CS-metod som använder en fast bastransform.
Ordbok lärande metoder föreslogs också att träna en överfull bas av atomer för att optimalt sparifiera spatio-temporala data REF.
Dictionary Learning and Time Sparsity for Dynamic MR Data Reconstruction
{'venue': 'IEEE Transactions on Medical Imaging', 'journal': 'IEEE Transactions on Medical Imaging', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}