Abstract-Magnetic Resonance Imaging (MRI) är ett av de fält som den komprimerade avkänningsteorin väl används för att minska avsökningstiden avsevärt leder till snabbare avbildning eller högre upplösning bilder. Det har visat sig att en liten del av de totala mätningarna är tillräckliga för att rekonstruera bilder med kombinationen av komprimerad avkänning och parallell avbildning. Olika rekonstruktionsalgoritmer har föreslagits för komprimerad avkänning, bland vilka Augmented Lagrangian baserade metoder har visat sig ofta prestera bättre än andra för många olika tillämpningar. I detta dokument föreslår vi nya Augmented Lagrangian baserade lösningar på problemet med komprimerad avkänning rekonstruktion med analys och syntes tidigare formuleringar. Vi föreslår också en beräkningsmetod som utnyttjar provtagningsmönstrets egenskaper för att avsevärt förbättra återuppbyggnadshastigheten för de föreslagna algoritmerna i MRT i Cartesian. De föreslagna algoritmerna är visade att överträffa tidigare metoder särskilt för fallet med dynamisk MRT för vilka överföringsfunktionen tenderar att vara en mycket stor matris och avsevärt dåligt konditionerade. Det visas också att den föreslagna algoritmen kan accelereras mycket längre än andra metoder vid parallell implementering med grafikprocessorer (GPU).
REF undersökte ett omvänt problem med magnetisk resonanstomografi och föreslog en ADMM-baserad lösning på detta specifika problem.
High Speed Compressed Sensing Reconstruction in Dynamic Parallel MRI Using Augmented Lagrangian and Parallel Processing
{'venue': 'IEEE Journal on Emerging and Selected Topics in Circuits and Systems', 'journal': 'IEEE Journal on Emerging and Selected Topics in Circuits and Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}