关于去除磁共振头部图像运动伪影的研究

发布时间：2020-05-13 09:37

【摘要】：磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging,MRI)扫描过程中病人自主或不自主的运动,都使图像产生运动伪影,影响图像的诊断价值。去除图像中的运动伪影对于提高设备利用率、扩大MRI应用范围、提高图像的诊断价值具有重大意义。本文尝试利用算法来消除或减轻磁共振图像中的运动伪影。首先,本文借鉴压缩感知的随机欠采的思想,提出:为了使得图像重建与后处理算法能够更好地消除运动伪影,需要对K空间数据的采集数据进行重新规划,用伪随机的方式进行K空间数据采集。然后,我们尝试通过遗传算法(Genetic Algorithm)选择出未受运动影响的k空间数据,利用压缩感知(Compressed Sensing)重建这部分数据得到图像。为了能够判断重建图像的质量,我们提出了一种新的无参考图像的图像质量评价指标,经实验证实,该图像评价指标与全参考图像评价指标呈良好的相关关系。由于遗传算法的计算过程非常耗时,我们模拟了在临床应用中,使MRI系统按照预定的k空间填充顺序进行数据采集,然后遍历K空间进行分析,找到病人开始运动的时刻,利用病人运动前的k空间数据进行压缩感知重建,得到的重建图像。最后,本文探究了卷积神经网络在去除磁共振头部运动伪影图像上的应用,通过模拟病人在扫描中可能产生的运动伪影,将运动伪影图像与相对应的无伪影图像输入卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)进行训练,然后利用训练好的模型对图像进行处理,达到消除伪影的目的。本文使用的CNN网络是在U-net的基础上修改的。实验结果表明,利用CNN能够对图像进行优化,提高图像质量。
【图文】：

（b）2.1.1 单点、双点交叉示意图 （a）为单点交叉示意图，在两个父代染色体中均随机选择一断点并进行交换；点交叉示意图，在两个父代染色体随机选择相等长度的等位基因进行交换。单点交叉和双点交叉均能使种色体进行更新。

2磁共振成像中压缩感知算法重建过程
【学位授予单位】：华东师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP391.41;R445.2

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本文编号：2661753