中文摘要：

目的压缩感知理论(Compressed Sensing,CS)与磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging,MRI)相结合,缩短MRI图像数据的扫描时间,提高成像质量。方法以Harr小波进行稀疏表达,分别利用基追踪(Basis Pursuit,BP)算法、正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit,OMP)算法和分段正交匹配追踪(Stagewise Orthogonal Matching Pursuit,St OMP)算法实现CS-MRI的二维重构。结果在采样率较低(10%-50%)时,以峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio,PSNR)、平均结构相似度(Mean Structure Similarity,MSSIM)、相对误差(Relative L2 Norm Error,RLNE)和传输边缘信息(Transferred Edge Information,TEI)四个指标来定性、定量地评价和比较上述三种算法的重构质量,BP算法性能最佳。结论 BP算法能精确重构原始图像,与完整采样图像相比,图像质量并无明显下降,同时大大减少MRI采集时间,具有重要的理论意义和临床应用价值。