文献类型：期刊文章

作　　者：焦鹏飞[1,2] 李亮[1,2] 赵骥[1,2]

机构地区：[1]清华大学工程物理系,北京100084 [2]清华大学粒子技术与辐射成像教育部重点实验室,北京100084

出　　处：《CT理论与应用研究（中英文）》

基　　金：国家自然科学基金(10905030;60871084);北京市自然科学基金资助项目

年　　份：2012

卷　　号：21

期　　号：1

起止页码：133-147

语　　种：中文

收录情况：JST、PUBMED、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：CS理论是一种新兴的信号获取与处理理论,通过减少信号重建所需的数据(少于奈奎斯特定理所要求的最小数目),来缩短信号采样时间,减少计算量,并在一定程度上保持原有图像的重建质量。由于该理论的这些显著优点,使得其在医学成像领域引起了广泛关注,取得了很大进展。本文介绍了压缩感知理论在医学成像中的发展历程和最新进展,详细介绍一种基于字典学习的新型压缩感知自适应重建算法,最后通过计算机模拟实验对该方法进行了初步验证。

关 键 词：CS理论 医学成像 图像重建 字典学习 K-SVD  

分 类 号：TP391.41]