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基于低秩矩阵填充的相位约束并行磁共振重建

发布时间:2017-06-23 11:03

  本文关键词:基于低秩矩阵填充的相位约束并行磁共振重建,由笔耕文化传播整理发布。


【摘要】:磁共振成像(MRI, Magnetic Resonance Imaging)技术是医学影像学领域中的一个重要分支,一直以来如何缩短磁共振扫描时间是MRI研究中的一个重要问题。本文首先详细介绍了两类传统的缩短扫描时间的磁共振重建方法——受约束重建和并行成像,首先深入分析了这两类方法中的一些常用模型及其基本原理。其次介绍了一些将受约束重建和并行成像相结合的方法。压缩感知(CS, Compressive Sensing)技术的出现和发展使得低于Nyquist采样率的MRI重建变得可行。在受约束重建和并行成像领域分别出现了基于低秩矩阵填充的MRI重建模型。在此基础之上,本文提出了一种基于低秩矩阵填充的相位约束的并行MRI模型。本文将已有的单线圈相位约束条件扩展到并行MRI系统,得到关于三维k空间信号之间的线性相关关系。根据上述关系,可以将每个阵列线圈上磁共振图像具有平滑相位的稀疏并行成像的重建过程建模成一个低秩数据矩阵的填充过程,该数据矩阵是由三维k空间数据集的邻域和邻域中心的k空间对称点共同构建而成的。仿真数据集和真实数据集的实验结果表明所提出的模型较之最先进的无需自校正的并行MRI重建模型在重建精度、减少k空间信号采样量、抑制噪声和缩短重建时间等方面都有更好的性能。
【关键词】:磁共振成像 低秩 矩阵填充 相位约束 并行成像
【学位授予单位】:东南大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:R445.2;TP391.41
【目录】:
  • 摘要5-6
  • Abstract6-9
  • 第一章 绪论9-12
  • 1.1 研究背景9-10
  • 1.2 国内外研究现状10-11
  • 1.3 论文研究内容及意义11
  • 1.4 论文组织结构11-12
  • 第二章 磁共振重建算法12-16
  • 2.1 引言12
  • 2.2 受约束重建12-14
  • 2.2.1 相位约束重建12
  • 2.2.2 参数模型重建12-13
  • 2.2.3 非参数约束重建13-14
  • 2.3 并行成像14-15
  • 2.3.1 基于k空间的重建14-15
  • 2.3.2 基于图像域重建15
  • 2.4 受约束的并行成像15
  • 2.5 本章小结15-16
  • 第三章 基于低秩矩阵填充的MRI重建模型16-24
  • 3.1 引言16
  • 3.2 LORAKS模型16-21
  • 3.2.1 有限支撑集16-18
  • 3.2.2 相位约束18-21
  • 3.3 SAKE模型21-23
  • 3.4 本章小结23-24
  • 第四章 基于低秩矩阵填充的相位约束并行MRI重建模型24-31
  • 4.1 引言24
  • 4.2 线性相关关系研究24-26
  • 4.2.1 并行成像的线性相关关系24-25
  • 4.2.2 单线圈相位约束的线性相关关系25
  • 4.2.3 并行成像与相位约束结合的线性相关关系25-26
  • 4.3 PCLR模型26-30
  • 4.3.1 数据矩阵构造26-28
  • 4.3.2 低秩矩阵填充28-29
  • 4.3.3 k空间数据集重建29-30
  • 4.4 本章小结30-31
  • 第五章 实验结果31-48
  • 5.1 引言31
  • 5.2 实验评价指标31-32
  • 5.3 仿真数据集32-38
  • 5.3.1 仿真数据集32-34
  • 5.3.2 仿真数据集实验结果34-38
  • 5.4 真实数据集38-47
  • 5.4.1 真实数据集38-39
  • 5.4.2 真实数据集实验结果39-47
  • 5.5 实验结论与分析47
  • 5.6 本章小结47-48
  • 第六章 总结和展望48-49
  • 6.1 论文工作总结48
  • 6.2 进一步研究方向48-49
  • 致谢49-50
  • 参考文献50-52

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