基于多通道图像相关性的改进GRAPPA算法
文献类型：期刊论文
| 作者 | 周山雪; 谢国喜 |
| 刊名 | 深圳大学学报：理工版
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| 出版日期 | 2013 |
| 英文摘要 | 针对传统GRAPPA （generalized auto-calibrating partially parallel acquisitions）算法存在随欠采样倍数增加重建图像质量下降的问题，提出一种改进算法．该算法利用多通道图像间的更多相关信息对传统GRAPPA算法进行改进，突破传统GRAPPA算法仅利用自校准信号进行权重系数估计的局限，并进一步使用已采集数据之间的一般相关性．实验结果表明，改进后的GRAPPA算法能重建出更高质量的磁共振图像． |
| 收录类别 | 中文核心 |
| 原文出处 | http://www.cqvip.com/qk/92670x/201302/45263649.html |
| 语种 | 中文 |
| 源URL | [http://ir.siat.ac.cn:8080/handle/172644/4770]  |
| 专题 | 深圳先进技术研究院_医工所 |
| 作者单位 | 深圳大学学报：理工版 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 周山雪,谢国喜. 基于多通道图像相关性的改进GRAPPA算法[J]. 深圳大学学报：理工版,2013. |
| APA | 周山雪,&谢国喜.(2013).基于多通道图像相关性的改进GRAPPA算法.深圳大学学报：理工版. |
| MLA | 周山雪,et al."基于多通道图像相关性的改进GRAPPA算法".深圳大学学报：理工版 (2013). |
入库方式： OAI收割
来源：深圳先进技术研究院
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