基于字典学习方法的磁共振稀疏重建算法研究

发布时间:2021-12-29 04:42
  基于压缩感知的磁共振重建技术(Compressed Sensing Magnetic Resonance Imaging,CS-MRI)可以有效地解决磁共振扫描速度较慢的问题,是磁共振快速成像领域的研究热点。压缩感知技术使用非相干的随机k空间欠采样轨迹采集磁共振数据,并且利用图像的稀疏性,通过非线性优化的方法将欠采样的数据恢复出来,可以得到与原始图像质量相近的高质量重建结果。在CS-MRI框架下,选用合适的稀疏变换方法可以提高磁共振图像的稀疏性,提升重建质量。字典学习是一种可以有效提高磁共振图像的稀疏性的方法,能够提升CS-MRI的重建效果。字典学习方法在实际应用中通常会将图像分割成很多的小图像块,这有利于更充分地学习图像的局部细节特征,抑制混叠伪影和噪声。同时,字典学习方法还可以通过整合训练集图像或先验图像的先验信息来指导CS-MRI重建。先验图像能够提供一些目标图像的结构特征和解剖细节信息,使用先验图像可以充分利用目标图像内的冗余信息来提高图像的稀疏性,指导重建过程快速收敛,同时提高重建精度。本论文主要研究了基于字典学习的CS-MRI重建算法,并做出了如下一些贡献:(1)提出了自适... 

【文章来源】:上海交通大学上海市 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】:157 页

【学位级别】:博士

【部分图文】:

基于字典学习方法的磁共振稀疏重建算法研究


不同参考系下的小磁矩运动情况

过程图,矢量,过程,脉冲


上海交通大学博士学位论文第一章绪论第3页场旋转,在这一参考系下,小磁矩不再进动,如图1-1所示。这样可以简化MRI信号的产生机制,便于理解和分析。如果沿x轴方向再额外施加一个射频脉冲(RadioFrequency,RF)B1,并使其频率与质子在B0场中的进动频率相同,则质子会吸收射频脉冲的能量而发生能级跃迁,此即为核磁共振现象(NuclearMagneticResonance,NMR)。在旋转参考系下净磁化矢量M只受到B1场的影响,因此净磁化矢量会绕x轴方向发生翻转,表现为纵向磁化矢量Mz逐渐变小,横向磁化矢量Mxy逐渐变大,如图1-2所示。经过时间901/(2Bt)之后,磁化矢量完全翻转到水平面上,这一翻转过程被称作激发。使磁化矢量翻转90度的外加磁场被称作90度脉冲,同理还有180度脉冲,以及其他任意角度的脉冲,实际应用中要根据具体的需求来选用和设计相应的激发脉冲。图1-2磁化矢量的激发过程。(a)没有施加激发磁场B1时的净磁化矢量全部沿z轴方向,横向磁化矢量为零;(b)90度脉冲激发之后,磁化矢量的变化状态。Fig.1-2ExcitationoftheRFpulse.(a)Theoriginalmagnetizationvectorbeforetheexcitationmagneticfieldisapplied;(b)themagnetizationvectorisflippedintothetransverseplaneafterthe90-degreeRF.使用90度脉冲激发之后,磁化矢量在水平方向产生分量,并在实验室参考系下围绕静磁场B0进行旋转,此时在周围放置合适的接收线圈就能采集到对应的磁共振信号,这一信号也被称作自由感应衰减(FreeInductionDecay,FID)信号,如图1-3(b)所示。在撤掉激发脉冲之后,横向磁化矢量开始衰减直至消失,纵向磁化矢量逐渐恢复,经过足够的时间之后,会回归到施加激发脉冲之前的状态,这一过程称为核磁弛

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磁共振FID信号示意图


本文编号:3555421

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