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本文提出一种基于多尺度低秩模型(MSL,Multi-Scale Low rank)的磁共振成像方法,该方法将矩阵分解成多尺度的块低秩矩阵之和,并将多尺度块低秩矩阵之和的最小化作为约束条件用于磁共振成像.两种不同的心脏磁共振数据用于验证本文所提出算法重构磁共振成像的精度.实验结果表明,相比于k-t SLR(k-t Sparsity Low Rank)和L+S(Low Rank plus Sparse)方法,所提出的MSL方法具有更好的重建效果,获得更高的重构信差比(signal to error ra