磁共振并行成像重建算法研究

磁共振并行成像重建算法研究

作者:师大云端图书馆 时间:2019-12-24 分类:参考文献 喜欢:4034
师大云端图书馆

【摘要】磁共振成像具有无电离辐射、多参数成像、功能成像、可任意方向断层成像等优点,在临床上已得到广泛的应用,成为最重要的成像方法之一。随着临床上对心脏实时成像、血管造影、脑功能成像等需求下,磁共振快速成像已经成为研究的热点。其中,并行成像和相关算法是当前实现快速成像的一种主流方法。本文介绍了磁共振的基本原理、两类基本的并行成像算法及图像重建效果评价方法等内容。重点对基于K空间域的并行成像算法进行研究,对已有算法进行改进,实现了一种新的并行重建算法。具体研究内容如下:(1)对并行磁共振成像基本算法进行了深入研究,实现了基于图像域重建的SENSE算法和基于K空间域的GRAPPA算法、SPIRiT算法。SENSE算法利用线圈灵敏度对空间的编码作用进行图像重建,在已知线圈灵敏度时是最优的重建方法;GRAPPA算法先用全采样的校验数据计算权重因子,然后利用权重因子计算出未采集的数据重建图像。实验结果表明,GRAPPA算法比SENSE算法更灵活;SPIRiT算法对GRAPPA算法进行了改进,成像质量进一步得到提高。(2)实现了ESPIRiT算法。其通过GRAPPA校验矩阵的特征向量,获得线圈空间灵敏度信息,然后利用非受限的SENSE方法重建图像。实验结果表明,由于利用多组线圈灵敏度信息进行重建,ESPIRiT算法比SENSE算法重建效果好;同时,ESPIRiT算法通过校验矩阵计算出的线圈灵敏度更加准确,在加速比较大时,ESPIRiT算法重建结果优于GRAPPA算法。(3)通过图像的联合稀疏性和新的软阈值函数,对凸投影集算法进行改进。图像的联合稀疏性,可以保留更多的有用信号;新的软阈值函数,能更好的去除噪声。对于仿真图像和脑部图像,改进算法的重建图像归一化均方根误差比原算法,在加速比为4时减小了23%和9%,明显改善了重建图像质量。
【作者】张久明;
【导师】郭树旭;
【作者基本信息】吉林大学,电路与系统,2014,硕士
【关键词】并行成像;ESPIRiT;凸投影集;压缩感知;联合稀疏性;

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