压缩感知自动校准并行成像重建算法

？针对核磁共振并行成像重建提出了一种联合稀疏性模型，并与新的软阈值函数结合，将有助于提高重建图像质量。首先利用校准数据生成重建核，重建未采样数据点；然后采用联合稀疏性模型和新的软阈值函数，对各线圈图像数据进行处理；最后用改进的凸投影集算法（pocs）对压缩感知核磁共振并行成像进行重建。对于仿真图像和脑部图像，改进算法相比原算法，重建图像归一化均方根误差(nrmse)在加速比为4时分别减少了23%和9%。实验结果表明，加速比较大时改进算法能明显提高并行成像重建图像的准确性。