Cover Tree 压缩感知在快速 MR 指纹恢复中的应用
摘要：使用覆盖树作为数据结构，通过迭代应用近似最近邻搜索方法，实现对离散平滑流形上的信号进行快速的压缩感知重建。利用最近对不精确迭代投影梯度算法（IPG）的稳定性结果以及使用覆盖树的最近邻搜索，我们将IPG算法的投影成本减少为随数据数量的对数增长，适用于低维平滑流形。我们将结果应用于定量MRI压缩感知，特别是在磁共振指纹（MRF）框架内。在相似（或有时更好）的重建准确性下，与使用蛮力搜索的标准迭代方法相比，计算量减少了2-3个数量级。
作者：Mohammad Golbabaee, Zhouye Chen, Yves Wiaux, Mike E. Davies
论文ID：1706.07834
分类：Machine Learning
分类简称：stat.ML
提交时间：2018-09-13