基于压缩感知的快速核磁成像算法研究

发布时间：2020-10-24 12:26

　　 核磁成像即核磁共振成像,它是现代医疗影像学的一种关键成像技术,其成像过程无侵入性、无电离辐射,能够提供优质的时-空域解剖和生理结构可视化。因为以上优点,磁共振成像在临床上应用广泛,如计算机辅助诊断、视觉引导手术和病理探究等。然而,由于数据采集速度受限于诸多物理约束,如核弛豫时间和外周神经刺激等,磁共振成像过程面临时间分辨率和空间分辨率的取舍。幸运的是,经验证明核磁成像图像序列在时-空存在大量的信息冗余,这让基于压缩感知的磁共振成像机制得到成功的应用。通过探索和利用时空域纹理相关性和减少采样数据量的方式,基于压缩感知的磁共振成像提供了一条高质量快速成像途径。本文研究基于压缩感知的动态磁共振成像算法(CS-DMRI)。成果如下:(1)基于广义多结构全变分的混合CS-DMRI模型。当前的CS-DMRI模型大体可以分为离线模型和在线模型两种。离线CS-DMRI模型能够获得较好的重建质量,但效率差且参数设置复杂,在线模型重建速度快但质量稍差。本文原创性地提出混合CS-DMRI模型(H-DMRI)来加速具备高保真度的磁共振成像。在预测过程中,H-DMRI引入周期变密度下采样机制提高预测参考帧的可靠性,并设计了周期前后向参考预测机制来提升预测质量,这一预测方法能够更好地利用全局时域相关性。为了提高重建准确性,本文提出了一种全新的时-空域联合稀疏正则——广义多结构全变分(GMTV),GMTV侧重于从多个角度探索时空域纹理相关性。基于GMTV,H-DMRI构建了残差和图像联合稀疏约束重建模型。这个模型使用GMTV同时约束稀疏残差的空域相关性和空间图像的时-空域结构连续。实验结果证明,所提出的H-DMRI重建质量好于当前的离线和在线CS-DMRI模型,主要表现重建细节清晰伪影少,同时其恢复效率远好于离线模型。(2)基于低秩与稀疏元素分离的CS-DMRI模型。基于视频的研究和应用往往涉及到背景和前景元素分离,考虑到动态核磁影像序列也类似于视频,本文利用鲁棒主元分析框架构建了基于低秩加稀疏分离的多线圈CS-DMRI模型,来解决当前所面临的时域恢复失真问题。所提出的模型定义了背景元素强时域相关即沿时域维度表现低秩,同时约束前景元素在空-时域维度呈有限差分域的变换稀疏。实验结果证明,该模型能够提供高可靠性的核磁共振序列还原,主要表征出空域图像细节丰富且清晰,时域变化重建保真度高。
【学位单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2016
【中图分类】：TP391.41;R445.2
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
    1.1 研究背景与意义
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 离线CS-DMRI研究现状
        1.2.2 在线CS-DMRI研究现状
    1.3 本文研究内容和创新点
    1.4 章节安排
第二章 压缩感知与核磁共振成像
    2.1 压缩感知概述
        2.1.1 问题描叙
        2.1.2 测量矩阵选择
        2.1.3 稀疏信号恢复框架
        2.1.4 实验与分析
    2.2 核磁共振成像概述
        2.2.1 核磁共振现象
        2.2.2 空间编码和图像重建
    2.3 基于压缩感知的核磁共振成像
        2.3.1 CS-MRI图像重建框架
        2.3.2 CS-MRI常用的优化算法
    2.4 本章小结
第三章 基于GMTV的混合CS-DMRI模型
    3.1 基于压缩感知的动态核磁共振成像概论
    3.2 基于广义多结构全变分正则的混合CS-DMRI
        3.2.1 符号定义与恢复模型重构
        3.2.2 周期变密度下采样与双向参考预测
        3.2.3 广义多结构全变分正则
        3.2.4 基于GMTV的H-DMRI模型
        3.2.5 基于RLSF-PCG的数值算法
    3.3 实验与分析
        3.3.1 参数设定
        3.3.2 结果与分析
    3.4 本章小结
第四章 基于低秩与稀疏元素分离的CS-DMRI模型
    4.1 鲁棒主元分析
    4.2 基于L+S的CS-DMRI模型
    4.3 数值算法
    4.4 实验与分析
    4.5 本章小结
第五章 总结与展望
    5.1 本文总结
    5.2 研究展望
致谢
参考文献

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本文编号：2854464