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非参数贝叶斯分类字典学习的MRI重建方法
引用本文:朱路,曹赛男,刘松,刘媛媛,李康康.非参数贝叶斯分类字典学习的MRI重建方法[J].计算机工程与设计,2021,42(4):1065-1071.
作者姓名:朱路  曹赛男  刘松  刘媛媛  李康康
作者单位:华东交通大学信息工程学院,江西南昌330013
基金项目:国防科技重点实验室基金项目;江西省杰出青年人才计划基金项目;教育部人文社会科学研究规划基金项目;国家自然科学基金项目
摘    要:为提高磁共振图像的重构质量,提出一种基于非参数贝叶斯分类字典学习的重建方法.通过差分变换,在梯度域中利用无限高斯混合模型将图像块自动聚类,对具有相似结构的图像块进行分类训练字典.采用非参数贝叶斯字典学习方法训练字典,克服传统字典学习对参数选择的依赖性.实验结果表明,与目前几种典型的磁共振图像重建方法相比,该方法的峰值信噪比平均提高2.9 dB;在同一噪声水平下,该方法抗噪性能更强,重构质量更优.

关 键 词:差分变换  非参数贝叶斯  无限高斯混合模型  分类字典学习  参数选择

MRI reconstruction method of nonparametric Bayesian group dictionary learning
ZHU Lu,CAO Sai-nan,LIU Song,LIU Yuan-yuan,LI Kang-kang.MRI reconstruction method of nonparametric Bayesian group dictionary learning[J].Computer Engineering and Design,2021,42(4):1065-1071.
Authors:ZHU Lu  CAO Sai-nan  LIU Song  LIU Yuan-yuan  LI Kang-kang
Abstract:
Keywords:
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