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壓縮感知極度欠采樣數(shù)據(jù)的重建

上傳人:mar****e5 文檔編號(hào):137888418 上傳時(shí)間:2022-08-19 格式:DOCX 頁數(shù):8 大?。?6.90KB
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1、壓縮感知極度欠采樣數(shù)據(jù)的重建 壓縮感知一極度欠采樣數(shù)據(jù)的重建2011-03-15 14: 37壓縮感知是近年來 極為熱門的研究前沿,在若干應(yīng)用領(lǐng)域中都引起矚目。關(guān)于這個(gè)題目,松鼠會(huì) 已經(jīng)翻譯了兩篇文章,一篇來自于壓縮感知技術(shù)最初的研究者陶哲軒(),一篇 來自威斯康辛大學(xué)的數(shù)學(xué)家艾倫伯格(本文正文)。這兩篇文章都是普及性的, 但是由于作者是專業(yè)的研究人員,所以事實(shí)上行文仍然偏于晦澀。因此我不揣 冒昧,在這里附上一個(gè)畫蛇添足的導(dǎo)讀,以幫助更多的讀者更好了解這個(gè)新穎 的研究領(lǐng)域在理論和實(shí)踐上的意義。 壓縮感知從字面上看起來,好像是數(shù)據(jù)壓縮的意思,而實(shí)則出于完全不同 的考慮。經(jīng)典的數(shù)據(jù)壓縮技術(shù),無

2、論是音頻壓縮(例如mp3),圖像壓縮(例如 jpeg),視頻壓縮(mpeg),還是一般的編碼壓縮(zip),都是從數(shù)據(jù)本身的特性 出發(fā),尋找并剔除數(shù)據(jù)中隱含的冗余度,從而達(dá)到壓縮的目的。這樣的壓縮有 兩個(gè)特點(diǎn):第一、它是發(fā)生在數(shù)據(jù)已經(jīng)被完整采集到之后;第二、它本身需要 復(fù)雜的算法來完成。相較而言,解碼過程反而一般來說在計(jì)算上比較簡單,以 音頻壓縮為例,壓制一個(gè)mp3文件的計(jì)算量遠(yuǎn)大于播放(即解壓縮)一個(gè)mp3文 件的計(jì)算量。 稍加思量就會(huì)發(fā)現(xiàn),這種壓縮和解壓縮的不對稱性正好同人們的需求是相 反的。在大多數(shù)情況下,采集并處理數(shù)據(jù)的設(shè)備,往往是廉價(jià)、省電、計(jì)算能 力較低的便攜設(shè)備,例如傻瓜相機(jī)、

3、或者錄音筆、或者遙控監(jiān)視器等等。而負(fù) 責(zé)處理(即解壓縮)信息的過程卻反而往往在大型計(jì)算機(jī)上進(jìn)行,它有更高的計(jì) 算能力,也常常沒有便攜和省電的要求。也就是說,我們是在用廉價(jià)節(jié)能的設(shè) 備來處理復(fù)雜的計(jì)算任務(wù),而用大型高效的設(shè)備處理相對簡單的計(jì)算任務(wù)。這 一矛盾在某些情況下甚至?xí)鼮榧怃J,例如在野外作業(yè)或者軍事作業(yè)的場合, 采集數(shù)據(jù)的設(shè)備往往曝露在自然環(huán)境之中,隨時(shí)可能失去能源供給或者甚至部 分喪失性能,在這種情況下,傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集-壓縮-傳輸-解壓縮的模式就基本 上失效了。 壓縮感知的概念就是為了解決這樣的矛盾而產(chǎn)生的。既然采集數(shù)據(jù)之后反 正要壓縮掉其中的冗余度,而這個(gè)壓縮過程又相對來說比較困難

4、,那么我們?yōu)?什么不直接「采集」壓縮后的數(shù)據(jù)?這樣采集的任務(wù)要輕得多,而且還省去了壓 縮的麻煩。這就是所謂的「壓縮感知」,也就是說,直接感知壓縮了的信息。 可是這看起來是不可能的事情。因?yàn)閴嚎s后的數(shù)據(jù)并不是壓縮前的數(shù)據(jù)的 一個(gè)子集,并不是說,本來有照相機(jī)的感光器上有一千萬個(gè)像素,扔掉其中八 百萬個(gè),剩下的兩百萬個(gè)采集到的就是壓縮后的圖像,一這樣只能采集到不 完整的一小塊圖像,有些信息被永遠(yuǎn)的丟失了而且不可能被恢復(fù)。如果要想采 集很少一部分?jǐn)?shù)據(jù)并且指望從這些少量數(shù)據(jù)中「解壓縮」出大量信息,就需要 保證:第一:這些少量的采集到的數(shù)據(jù)包含了原信號(hào)的全局信息,第二:存在 一種算法能夠從這些少量的數(shù)據(jù)

5、中還原出原先的信息來。 有趣的是,在某些特定的場合,上述第一件事情是自動(dòng)得到滿足的。最典 型的例子就是醫(yī)學(xué)圖像成像,例如斷層掃描(CT )技術(shù)和核磁共振(MRI)技術(shù)。對 這兩種技術(shù)稍有了解的人都知道,這兩種成像技術(shù)中,儀器所采集到的都不是 直接的圖像像素,而是圖像經(jīng)歷過全局傅立葉變換后的數(shù)據(jù)。也就是說,每一 個(gè)單獨(dú)的數(shù)據(jù)都在某種程度上包含了全圖像的信息。在這種情況下,去掉一部 分采集到的數(shù)據(jù)并不會(huì)導(dǎo)致一部分圖像信息永久的丟失(它們?nèi)耘f被包含在其它 數(shù)據(jù)里)。這正是我們想要的情況。 上述第二件事就要?dú)w功于陶哲軒和坎戴的工作了。他們的工作指出,如果 假定信號(hào)(無論是圖像還是聲音還是其他別的種

6、類的信號(hào))滿足某種特定的「稀 疏性」,那么從這些少量的測量數(shù)據(jù)中,確實(shí)有可能還原出原始的較大的信號(hào) 來,其中所需要的計(jì)算部分是一個(gè)復(fù)雜的迭代優(yōu)化過程,即所謂的「L1-最小化」 算法。 把上述兩件事情放在一起,我們就能看到這種模式的優(yōu)點(diǎn)所在。它意味著: 我們可以在采集數(shù)據(jù)的時(shí)候只簡單采集一部分?jǐn)?shù)據(jù)(「壓縮感知」),然后把復(fù) 雜的部分交給數(shù)據(jù)還原的這一端來做,正好匹配了我們期望的格局。在醫(yī)學(xué)圖 像領(lǐng)域里,這個(gè)方案特別有好處,因?yàn)椴杉瘮?shù)據(jù)的過程往往是對病人帶來很大 麻煩甚至身體傷害的過程。以X光斷層掃描為例,眾所周知X光輻射會(huì)對病人 造成身體損害,而「壓縮感知」就意味著我們可以用比經(jīng)典方法少得多的

7、輻射 劑量來進(jìn)行數(shù)據(jù)采集,這在醫(yī)學(xué)上的意義是不言而喻的。 這一思路可以擴(kuò)展到很多領(lǐng)域。在大量的實(shí)際問題中,我們傾向于盡量少 地采集數(shù)據(jù),或者由于客觀條件所限不得不采集不完整的數(shù)據(jù)。如果這些數(shù)據(jù) 和我們所希望重建的信息之間有某種全局性的變換關(guān)系,并且我們預(yù)先知道那 些信息滿足某種稀疏性條件,就總可以試著用類似的方式從比較少的數(shù)據(jù)中還 原出比較多的信號(hào)來。到今天為止,這樣的研究已經(jīng)拓展地非常廣泛了。 但是同樣需要說明的是,這樣的做法在不同的應(yīng)用領(lǐng)域里并不總能滿足上 面所描述的兩個(gè)條件。有的時(shí)候,第一個(gè)條件(也就是說測量到的數(shù)據(jù)包含信號(hào) 的全局信息)無法得到滿足,例如最傳統(tǒng)的攝影問題,每個(gè)感光元

8、件所感知到的 都只是一小塊圖像而不是什么全局信息,這是由照相機(jī)的物理性質(zhì)決定的。為 了解決這個(gè)問題,美國Rice大學(xué)的一部分科學(xué)家正在試圖開發(fā)一種新的攝影裝 置(被稱為「單像素照相機(jī)」),爭取用盡量少的感光元件實(shí)現(xiàn)盡量高分辨率的 攝影。有的時(shí)候,第二個(gè)條件(也就是說有數(shù)學(xué)方法保證能夠從不完整的數(shù)據(jù)中 還原出信號(hào))無法得到滿足。這種時(shí)候,實(shí)踐就走在了理論前面。人們已經(jīng)可以 在算法上事先很多數(shù)據(jù)重建的過程,但是相應(yīng)的理論分析卻成為了留在數(shù)學(xué)家 面前的課題。 但是無論如何,壓縮感知所代表的基本思路:從盡量少的數(shù)據(jù)中提取盡量 多的信息,毫無疑問是一種有著極大理論和應(yīng)用前景的想法。它是傳統(tǒng)信息論 的一

9、個(gè)延伸,但是又超越了傳統(tǒng)的壓縮理論,成為了一門嶄新的子分支。它從 誕生之日起到現(xiàn)在不過五年時(shí)間,其影響卻已經(jīng)席卷了大半個(gè)應(yīng)用科學(xué)。 譯者:Armeny原文校對:擬南芥、剃刀、木遙 擴(kuò)展閱讀:數(shù)字圖像的壓縮與恢復(fù)/奧卡姆剃刀 2009年早春,斯坦福大學(xué)露西爾?帕卡德兒童醫(yī)院的一組醫(yī)生把一名兩歲 男孩送進(jìn)磁共振成像掃描儀。這個(gè)將被我稱為布賴斯的男孩身處巨洞般的金屬 儀器中,看上去是那么弱小無助。他被施以全身麻醉,一根彎彎曲曲的管子從 他的咽喉聯(lián)接到掃描儀傍的呼吸機(jī)上。十個(gè)月前,布賴斯接受了肝臟移植術(shù), 來自捐獻(xiàn)者的部分肝臟取代了他自己的已壞死的肝臟。他的康復(fù)情況一度不錯(cuò)。 但是,最近的實(shí)驗(yàn)室

10、測試結(jié)果令人擔(dān)憂,他的身體出現(xiàn)了問題一可能一條或者 全部的兩條膽管被堵住了。 帕卡德醫(yī)院的兒童放射科醫(yī)生施里亞斯(校對者注:這個(gè)first name有多 種翻譯方法,請編輯注意)?瓦薩納瓦拉需要高精度的掃描結(jié)果來告訴他問題出 在哪,但是這將意味著他的小病人在掃描過程中不得不保持絕對靜止。哪怕布 賴斯只是呼吸了一次,成像結(jié)果都會(huì)變得模糊。要避免上述情況,就需要進(jìn)行 足夠深的麻醉讓病人停止呼吸。進(jìn)行一次標(biāo)準(zhǔn)的磁共振成像檢測需要兩分鐘時(shí) 間,但如果麻醉師真的讓布賴斯在這么長時(shí)間里停止呼吸,那么帶來的問題將 遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過他肝臟的小毛病。 不過,瓦薩納瓦拉和他的電子工程師同事邁克爾?勒斯蒂格打算使用一種

11、 快得多的新掃描方法,名曰〃壓縮感知〃。這種技術(shù)可能是當(dāng)今應(yīng)用數(shù)學(xué)界最熱 門的話題了。未來,它可能會(huì)改變我們尋找遙遠(yuǎn)星系的方式。而現(xiàn)在,這種技 術(shù)使得瓦薩納瓦拉和勒斯蒂格只需要40秒就可以采集到精確重建布賴斯肝臟圖 像所需的數(shù)據(jù)。 壓縮感知的發(fā)現(xiàn)純屬偶然。2004年2月,伊曼紐爾?坎迪斯正在自己的電 腦上看著Shepp-Logan圖像(譯注:這是醫(yī)學(xué)圖像處理領(lǐng)域用來進(jìn)行仿真測試的 標(biāo)準(zhǔn)模擬圖像,由一些大大小小的橢圓模擬生物器官)打發(fā)時(shí)間。這幅通常被計(jì) 算機(jī)科學(xué)家和工程師用于測試成像算法的標(biāo)準(zhǔn)圖像,看起來就像《第三類接觸》 里那個(gè)搞笑地將眉毛揚(yáng)起的外星人??驳纤梗固垢4髮W(xué)教授,曾在加州理工

12、學(xué)院工作過,打算用一個(gè)嚴(yán)重失真的模型圖像作為磁共振成像儀不能精確掃描 而產(chǎn)生的非清晰圖像來進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。他想到一種名為L1(校對注:這里雖然原文 用的是小寫,但是在中文上下文中用小寫則極易同11混淆,而數(shù)學(xué)上這里大小 寫都可以用)范數(shù)極小化的數(shù)學(xué)技術(shù)可能有助于清除小部分斑痕。他按下一個(gè)鍵, 算法運(yùn)行起來了。 坎迪斯希望屏幕上的模型圖像變得稍微清晰一些。但是,他突然發(fā)現(xiàn)用殘 缺的數(shù)據(jù)渲染出來的圖像是那么細(xì)膩完美,對每個(gè)細(xì)節(jié)而言都是如此,這簡直 就像變魔術(shù)一樣。太不可思議了,他認(rèn)為?!ㄟ@就好像,你給了我十位銀行賬號(hào) 的前三位,然后我能夠猜出接下來的七位數(shù)字?!ㄋf。他嘗試在不同類型的模 型圖像上重新

13、進(jìn)行這個(gè)實(shí)驗(yàn),結(jié)果都非常好。 在博士后賈斯廷?龍伯格的幫助下,坎迪斯提出了一個(gè)粗略的理論。之后, 他在黑板上向加州大學(xué)洛杉磯分校的同事陶哲軒介紹了自己的理論。坎迪斯在 結(jié)束討論離開的時(shí)候覺得陶哲軒對此持懷疑態(tài)度,畢竟,圖像清晰度的提高也 太離譜了。然而,第二天晚上,陶哲軒給坎迪斯送去關(guān)于他們之前討論的問題 的一疊筆記。這疊筆記為他們共同發(fā)表的第一篇論文奠定了基礎(chǔ)。在隨后的兩 年中,他們寫了更多文章。 上面介紹的是壓縮感知技術(shù)的開端,這個(gè)數(shù)學(xué)界的全新領(lǐng)域改變了人們處 理大規(guī)模數(shù)據(jù)集的方式。僅僅六年時(shí)光,它為上千篇論文提供了靈感,吸引了 數(shù)百萬美元的聯(lián)邦基金。2006年,坎迪斯在這一領(lǐng)域內(nèi)的工

14、作為他贏得了獎(jiǎng)金 值50萬美元的沃特曼獎(jiǎng),這是美國國家科學(xué)基金授予研究者的最高榮譽(yù)。其原 因是顯而易見的。想象一下,磁共振成像儀可以在幾秒鐘的時(shí)間里生成原本需 要花費(fèi)一個(gè)小時(shí)才能生成的圖像;軍用軟件截獲敵方通信的能力得到極大加強(qiáng); 傳感器能夠解析遙遠(yuǎn)星際的無線電波。突然之間,數(shù)據(jù)的采集、操作以及解析 都變得容易了。 壓縮感知的原理是這樣的:你有一張圖片,假設(shè)是總統(tǒng)的腎臟圖片,這不 是關(guān)鍵。圖片由一百萬個(gè)像素構(gòu)成。對傳統(tǒng)成像來說,你不得不進(jìn)行一百萬次 量度。而采用壓縮感知技術(shù),你只需要量度一小部分,好比說從圖像的不同部 分隨機(jī)抽取十萬個(gè)像素。從這里開始,有大量的實(shí)際上是無窮多的方式填充那 剩余

15、的九十萬個(gè)像素點(diǎn)。 尋找那個(gè)唯一正確的表示方式的關(guān)鍵在于一種叫稀疏度的概念。所謂稀疏 度,是描述圖像的復(fù)雜性或者其中所缺的一種數(shù)學(xué)方法。一幅由少數(shù)幾個(gè)簡單、 可理解的元素(例如色塊或者波浪線構(gòu)成的圖片)是稀疏的;滿屏隨機(jī)、散亂的 點(diǎn)陣則不是稀疏的。原來在無限多的可能性中,最簡單、最稀疏的那幅圖像往 往就是正解,至少很接近正解。 但是,怎樣進(jìn)行數(shù)字運(yùn)算,才能快速獲得最稀疏的圖像呢?分析所有可能的 情況太費(fèi)時(shí)間。然而,坎迪斯和陶哲軒知道最稀疏的圖像是用最少的成分構(gòu)成 的,并且,他們可以用L1范數(shù)極小化技術(shù)迅速找到它。 這樣,在輸入不完整的圖像后,算法開始試著用大色塊來填充空白區(qū)。如 果有一團(tuán)

16、綠色的像素點(diǎn)聚集在一起,算法可能會(huì)用一個(gè)大的綠色矩形填充它們 之間的空間;而如果是一團(tuán)黃色的像素點(diǎn),那么就用黃色的矩形來填充。在不 同顏色交錯(cuò)散布的區(qū)域,算法會(huì)使用越來越小的矩形或其他形狀填充各種顏色 之間的空間。算法會(huì)重復(fù)這樣的過程,最終,得到一幅由最少的可能的色塊構(gòu) 成的圖像,它的一百萬像素都已被彩色填滿。 并不能絕對保證這樣的圖像就是最稀疏的,或者正是你所試圖重建的那個(gè)。 但是坎迪斯和陶哲軒已經(jīng)從數(shù)學(xué)上證明了,它的錯(cuò)誤率是無窮小的。算法運(yùn)行 可能還是需要幾個(gè)小時(shí),但是,讓電腦多跑一個(gè)小時(shí),總好過讓孩子在額外的 一分鐘里停止呼吸。 壓縮感知已經(jīng)產(chǎn)生了令人驚嘆的科學(xué)影響。這是因?yàn)槊恳粋€(gè)

17、有趣的信號(hào)都 是稀疏的,只要你能夠正確定義它的稀疏性。例如,鋼琴和弦的樂音是一小組 不超過五個(gè)純音符的組合。在所演奏的音頻中,只有少部分頻率包含有效的音 樂信息,而其余大部分頻段是一片無聲地帶。因此,你可以用壓縮感知技術(shù)從〃 欠采樣〃的老舊唱片中重建出當(dāng)時(shí)的樂章,而不用擔(dān)心失去了由特定頻率構(gòu)成的 聲波的信息。只需要你手頭的材料,就可以用L1范數(shù)極小化法以稀疏方式填補(bǔ) 空白,從而獲得與原音一般無二的旋律。 帶著建筑師式的眼睛,頂著略顯蓬松的頭發(fā),坎迪斯散發(fā)著時(shí)尚極客的氣 息。這個(gè)39歲的法國人語氣溫和,但是面對他認(rèn)為不達(dá)標(biāo)的事情絕不妥協(xié)?!?不,不,他說的沒有道理?!ó?dāng)我提到壓縮感知領(lǐng)域某個(gè)和

18、他有些觀點(diǎn)有著細(xì)小 差別的專家的工作時(shí),他如是說,〃不,不,不,不。那沒有道理,沒道理,是 錯(cuò)的?!? 坎迪斯曾經(jīng)預(yù)見,將來會(huì)有大量應(yīng)用技術(shù)是以他的研究成果作為理論基礎(chǔ) 的。他舉例說道,在未來,這項(xiàng)技術(shù)不會(huì)僅僅用在磁共振成像儀上。例如,數(shù) 碼相機(jī)收集了大量信息,然后壓縮圖像。但是,至少在壓縮感知技術(shù)可用的情 況下,壓縮是一種極大的浪費(fèi)。如果你的相機(jī)記錄了大量的數(shù)據(jù),卻在壓縮時(shí) 丟棄了其中的90%,那么為什么不在一開始就只記錄10%的數(shù)據(jù)從而節(jié)省電池電 量和內(nèi)存?對于您的孩子的數(shù)碼快照,費(fèi)電可能沒什么大不了,你只要插上電源 為相機(jī)充電就可以了?!ǖ?,當(dāng)廢電池多到可以環(huán)繞木星,〃坎迪斯說,〃結(jié)果

19、 就不是那么簡單了〃。同樣,如果你希望自己的相機(jī)能夠拍攝萬億像素的照片而 不是幾百萬像素,你就必須使用壓縮感知技術(shù)。 從信息的小樣本中收集有用數(shù)據(jù)的能力也引起了軍方的重視:比如,敵方 通信可能從一個(gè)頻率跳到另一個(gè)頻率。但是,還沒有一種硬件設(shè)備能以足夠快 的速度掃描整個(gè)頻域。但是無論在什么情況下,對手的信號(hào)都是稀疏的,是由 頻段內(nèi)極少數(shù)的某種簡單信號(hào)構(gòu)成的,出現(xiàn)在一些相對較小卻未知的頻段。這 意味著壓縮感知可以用來從〃噼啵〃聲中區(qū)分來自任意波段的敵人的交談。所以 不出意外的,美國國防部先進(jìn)計(jì)劃研究署正在支持壓縮感知技術(shù)的研究。 壓縮感知不僅可以用于解決現(xiàn)在的技術(shù)難題。將來,它還將幫助我們處理

20、 已存儲(chǔ)的大量信息。每天,全世界都要產(chǎn)生數(shù)不清的數(shù)據(jù),我們希望這些數(shù)據(jù) 安全、有效、可恢復(fù)地保存起來。目前,我們大部分的視聽信息都是用復(fù)雜的 壓縮格式存儲(chǔ)起來的。如果有一天,這種格式被淘汰了,你不得不進(jìn)行痛苦的 格式轉(zhuǎn)換。但是坎迪斯相信,在擁有壓縮感知技術(shù)的未來,對于采用高成本紅 外技術(shù)拍攝的天文圖像,只需要拍攝到20%的像素就可以了。因?yàn)槲覀円婚_始 就只記錄了極少部分的數(shù)據(jù),所以不需要再進(jìn)行壓縮。那么我們只需要逐步改 進(jìn)數(shù)據(jù)的解析算法,而不是數(shù)據(jù)的壓縮算法,就可以精確地恢復(fù)出原始圖像了。 上面說的都是將來的事情。今天,壓縮感知技術(shù)已經(jīng)改寫了我們獲取醫(yī)學(xué) 信息的方式。在GE醫(yī)療集團(tuán)的參與下,

21、威斯康辛大學(xué)的一個(gè)研究小組正在把壓 縮感知技術(shù)與HYPR和VIPR技術(shù)結(jié)合,以提高特定種類磁共振掃描的速度,在 某種情況下可以達(dá)到原來的幾千倍。(我是這所大學(xué)的教員,但是沒有參與這項(xiàng) 研究。)GE醫(yī)療集團(tuán)還在實(shí)驗(yàn)一種新的方法,有希望利用壓縮感知技術(shù)大大改 善對癌癥病人代謝動(dòng)力學(xué)的觀測。同時(shí),帕卡德醫(yī)院應(yīng)用了壓縮感知技術(shù),使 磁共振成像儀的圖像記錄速度提升為傳統(tǒng)掃描儀的三倍。 這對于兩歲的布賴斯來說恰好夠用。瓦薩納瓦拉在控制室發(fā)出工作信號(hào), 麻醉師給男孩注射了一點(diǎn)鎮(zhèn)靜劑,然后關(guān)掉了呼吸機(jī)。男孩的呼吸立刻停止了。 瓦薩納瓦拉開始掃描,而麻醉師監(jiān)視著布賴斯的心率和血氧水平。40秒鐘之后, 掃描結(jié)束

22、,布賴斯沒有出現(xiàn)明顯的缺氧情況。當(dāng)天晚些時(shí)候,壓縮感知算法從 粗略的掃描中生成了清晰的圖像,能讓瓦薩納瓦拉看清雙側(cè)膽管的堵塞情況。 一名介入放射科醫(yī)生將一根彎曲的導(dǎo)線依次插入雙側(cè)膽管中,輕輕清除淤塞, 并為男孩安裝了讓膽汁恰當(dāng)流出的細(xì)小導(dǎo)管。正是數(shù)學(xué)與醫(yī)學(xué)的結(jié)合,才使得 布賴斯的檢測結(jié)果又恢復(fù)了正常。 原文作者: Jordan Ellenberg(ellenber@math.wisc.edu),是威斯康辛大學(xué)的數(shù)學(xué)副教 授。原文發(fā)表在《連線》雜志三月號(hào)上。 數(shù)學(xué)怎樣得出那些顆粒:壓縮感知技術(shù)是一種從低分辨率樣本中重建高精 度數(shù)據(jù)的數(shù)學(xué)工具。它可以用來重現(xiàn)古老的音樂錄音、尋找敵人的無線電信

23、號(hào), 并更加迅速地完成磁共振成像。這里展示的是它如何處理照片。 堅(jiān)持用'磁共振'的原因:1)MRI直譯就是磁共振成像;2)現(xiàn)代人談'核'色 變,而傳統(tǒng)'核磁共振’中的'核'其實(shí)指的是原子核。因?yàn)?核磁共振'這個(gè)名字 讓我們在招募fMRI實(shí)驗(yàn)被試時(shí)困難重重…趕明兒打算寫個(gè)磁共振成像原理給大 家做科普,希望以后招被試容易些… 補(bǔ)充閱讀: 曾更生,《醫(yī)學(xué)圖像重建》,6.10節(jié),〃利用l0極小化來重建極度欠采樣 數(shù)據(jù)〃 Trzasko J,Manduca A.Highly undersampled magnetic resonance image reconstruction via homotopic l0-minimization.IEEE Trans Med Imaging,2009,28: 106-121 Yu H,Wang G.Compressed sensing based interior tomography.Phys Med Biol,2009,54: 2791-2805 特別聲明: I :資料來源于互聯(lián)網(wǎng),版權(quán)歸屬原作者 2:資料內(nèi)容屬于網(wǎng)絡(luò)意見,與本賬號(hào)立場無關(guān) 3:如有侵權(quán),請告知,立即刪除。

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