摘要
摘要
[1] , 低成本便携式MRI , J.马格纳。 Reson公司。 成像 ( 2019 ). 谷歌学者 [2] , 使用永磁Halbach阵列在50 mT条件下进行活体三维脑和肢体MRI , Magn.公司。 Reson公司。 医学。 85(1) ( 2020 ) 495 – 505 . 谷歌学者 [3] , 低场MRI Lp正则化图像重建的共轭梯度变量 , 序号申请。 科学。 1 ( 12 ) ( 2019 ) 1736 . 谷歌学者 [4] , 直径27.cm的均匀孔Halbach阵列磁体的三维MRI , J.马格纳。 Reson公司。 307 ( 2019 ). 谷歌学者 [5] , 婴儿脑积水可持续性预极化磁共振成像系统的设计 , Magn.公司。 Reson公司。 马特。 物理学。 生物医学。 31 ( 2018 ) 665 – 676 . 谷歌学者 [6] M.L.de Leeuw den Bouter,D.Gecmen,A.Meijer,L.M.D.de Gans,R.Remis,M.B.van Gijzen,基于永磁体的低场MRI扫描仪的描述,《欧洲经济研究中心研讨会论文集》,第2688卷,2020年,第15页。 谷歌学者 [7] , 图像处理和分析:变分、PDE、小波和随机方法 , 费城工业与应用数学学会 , 2005 . 谷歌学者 [8] , 基于非线性全变分的噪声去除算法 , 物理D 60 ( 1992 ) 1 – 4 . 谷歌学者 [9] , 图像恢复中的变指数线性增长泛函 , SIAM J.应用。 数学。 66 ( 4 ) ( 2006 ) 1383 – 1406 . 谷歌学者 数字图书馆 [10] , 基于各向异性扩散的尺度空间和边缘检测 , IEEE传输。 模式分析。 机器。 智力。 12 ( 7 ) ( 1990 ) 629 – 639 . 谷歌学者 数字图书馆 [11] , 基于非线性扩散的图像选择性平滑和边缘检测。 二 , SIAM J.数字。 分析。 29 ( 三 ) ( 1992 ) 845 – 866 . 谷歌学者 [12] , 奇异微分方程的四像素格式 ,单位: 计算机视觉中的尺度空间和PDE方法 , 施普林格-柏林-海德堡 , 2005 ,第页。 610 – 621 . 谷歌学者 [13] , MRI数据的非线性各向异性滤波 , IEEE传输。 医学影像学 11 ( 2 ) ( 1992 ) 221 – 232 . 谷歌学者 交叉引用 [14] , 基于图像数据冗余和局部信噪比估计的MRI去噪方法 , Magn.公司。 Reson公司。 成像 31 ( 7 ) ( 2013 ) 1206 – 1217 . 谷歌学者 [15] , 人脑DT-MRI数据各向异性扩散的并行模拟 , 计算。 结构。 82 ( 28 ) ( 2004 ) 2389 – 2399 . 谷歌学者 [16] , 有偏各向异性扩散:一种统一的正则化和扩散边缘检测方法 , 图像可视性。 计算。 8 ( 4 ) ( 1990 ) 318 – 327 . 谷歌学者 [17] , 全变分去噪的迭代方法 , SIAM科学杂志。 计算。 17 ( 1 ) ( 1996 ) 227 – 238 . 谷歌学者 [18] , 共轭梯度的收缩及其在边值问题中的应用 , SIAM J.数字。 分析。 24 ( 2 ) ( 1987 ) 355 – 365 . 谷歌学者 [19] , 高光谱图像非线性扩散的半隐式方案比较研究 , IEEE传输。 图像处理。 16 ( 2007 ) 1303 – 1314 . 谷歌学者 [20] , 高效可靠的非线性扩散滤波方案 , IEEE传输。 图像处理。 7 ( 三 ) ( 1998 ) 398 – 410 . 谷歌学者 [21] , 非线性扩散中的乘法算子分裂:从空间分裂到多时间步 , 数学杂志。 图像视觉 19 ( 1 ) ( 2003 ) 33 – 48 . 谷歌学者 [22] , 用于非线性去模糊和去噪图像恢复的更新预处理器 , 应用。 数字。 数学。 60 ( 10 ) ( 2010 ) 994 – 1006 . 谷歌学者 [23] , 各向异性扩散的快速半隐式方法 , J.计算。 物理学。 230 ( 12 ) ( 2011 ) 4899 – 4909 . 谷歌学者 [24] , 利用一类新的Perona–Malik型前向-后向扩散方程进行图像恢复,并将其应用于卫星图像增强 , SIAM J.成像科学。 6 ( 三 ) ( 2013 ) 1416 – 1444 . 谷歌学者 [25] , 非结构网格反问题的迭代预处理LSQR方法 , 反问题 30 ( 7 ) ( 2014 ). 谷歌学者 [26] V.B.S.Prasath,A.Singh,基于边缘检测器的各向异性扩散增强数字图像,载于:2008年第六届印度计算机视觉会议,图形图像处理,2008年,第33–38页。 谷歌学者 [27] , 数字电视滤波器与非线性去噪 , IEEE传输。 图像处理。 10 ( 2 ) ( 2001 ) 231 – 241 . 谷歌学者 [28] , 图像处理中的变分方法 , 出版社 , 2015 . 谷歌学者 [29] , 隐式多块欧拉计算的粗网格校正方案 , 美国汽车协会J。 33 ( 1995 ) 1816 – 1821 . 谷歌学者 [30] , 非线性扩散图像增强的偏转预处理共轭梯度 , 莱克特。 不是。 计算。 科学。 工程师。 139 ( 2021 ) 459 – 468 . 谷歌学者 [31] , Toeplitz系统的共轭梯度法 , SIAM版本。 38 ( 三 ) ( 1996 ) 427 – 482 . 谷歌学者 [32] , 离散余弦变换 , SIAM版本。 41 ( 1 ) ( 1999 ) 135 – 147 . 谷歌学者 数字图书馆 [33] , 系数矩阵为对称M矩阵的线性系统的迭代解法 , 数学。 公司。 31 ( 1977 ) 148 – 162 . 谷歌学者 [34] , 线性和非线性方程的迭代方法 , 工业和应用数学学会 , 美国费城 , 1995 . 谷歌学者
建议
低场MR脑图像去噪技术的比较 CGIV’08:2008年第五届计算机图形、图像和可视化国际会议记录 低场磁共振成像(MRI)对于敏感手术至关重要,可以在手术室进行实时成像。 在本文中,我们演示了低场MR脑图像去噪算法的实现。 ……的一个主要问题。。。 求解不定最小二乘问题的预处理共轭梯度法 采用共轭梯度法(CG)求解大型稀疏不定最小二乘(ILS)问题 x个 ( b条 阿克斯 ) T型 J型 ( b条 阿克斯 )其中 J型 =诊断( 我 第页 , 我 q个 )是一个签名矩阵。然而。。。