Smoothly Clipped Absolute Deviation (SCAD) regularization for compressed sensing MRI Using an augmented Lagrangian scheme
Abstract Purpose Compressed sensing (CS) provides a promising framework for MR image reconstruction from highly undersampled data, thus reducing data acquisition time. In this context, sparsity-promoting regularization techniques exploit the prior knowledge that MR images are sparse or compressible...
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Veröffentlicht in: | Magnetic resonance imaging 2013-10, Vol.31 (8), p.1399-1411 |
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Format: | Artikel |
Sprache: | eng |
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Online-Zugang: | Volltext |
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