使用 POCS 进行 MRI Partial Fourier 重建:使用 POCS 快速且稳健地重建笛卡尔部分傅里叶 MRI 数据-matlab开发

时间:2024-06-21 05:12:10
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文件名称:使用 POCS 进行 MRI Partial Fourier 重建:使用 POCS 快速且稳健地重建笛卡尔部分傅里叶 MRI 数据-matlab开发

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更新时间:2024-06-21 05:12:10

matlab

POCS(投影到凸集)通常用于重建部分傅立叶 MRI 数据。 此实现适用于笛卡尔网格上的 2D 或 3D 数据。 它针对速度进行了优化,并自动检测非对称采样维度。 输入数据通常被假定为多通道 k 空间信号,通道(或线圈)的第一维。 但是,您可以传递纯二维数组。 [im, kspFull] = pocs( kspIn, iter, watchProgr ) === 输入 === kspIn:简化的笛卡尔 MRI 数据集任何维度都可以减少, 但只有一个减少暗淡。 由于物理/数学而被允许。 kspIn 允许的形状是... ... Ny x Nx ... Nc x Ny x Nx ... Nc x Ny x Nx x Nz Nc == 接收通道/线圈的数量。 kspIn 可以是零填充数组,因此部分傅立叶性质很明显。 或者 kspIn 只能是测量数据,然后我们尝试自动找到 k 空间中


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pocs.zip

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