欠采样算法matlab实现代码-compressed-sensing-diffusion-lung-MRI:压缩感知扩散肺MRI

欠采样算法matlab实现代码压缩传感扩散肺MRI 该存储库包含论文中提出的新型压缩传感方法的数据，代码和结果，将信号行为的先验知识整合到重建中以加快MR扩散数据的获取。 JFPJ Abascal，M Desco，J Parra-Robles（提交出版）2017年。 所提出的方法将信号衰减的知识整合到重建（SIDER）中，以通过在空间和b值维度上进行欠采样来加速MR扩散数据的获取。 SIDER将总变化（TV）与惩罚函数结合在一起，该函数可沿b方向促进稀疏性，如下所示： 其中Nabla是通向TV的空间梯度，F是欠采样的傅立叶变换，u是通气图像，M是对b的连续值编码通气图像之间的关系的算符。 可以使用扩展的指数模型来近似此关系 其中D和alpha分别是扩散和异质性指数的估计平均值，可用于估计平均肺泡长度（Lm）。 下图显示了对照组和患者的通气图像（左上），信号衰减（右上）以及D，alpha和Lm的估计图（下）。 数据 使用三名正常志愿者和三名COPD患者（n = 8，两名患者在不同疗程进行两次采集）的完全采样扩散数据集评估方法，这些数据可从早期工作中获得[Parra-Robles等人，IS