基于并行重建和压缩感知的磁共振快速成像方法研究

发布时间：2017-09-24 15:32

  本文关键词：基于并行重建和压缩感知的磁共振快速成像方法研究

  更多相关文章： 磁共振成像 K空间 灵敏度编码 部分傅里叶变换 压缩感知

【摘要】：磁共振成像作为一种无损伤的医学影像诊断手段，可以精确获得人体器官和组织的生理功能、解剖结构和病变信息，在当今医学诊断领域有着广泛的应用。传统的磁共振信号扫描与图像重建需要的时间比较长，成像速度过慢，无法满足心脏成像、脑功能成像等对实时性要求较高的磁共振临床应用。因此，提高磁共振成像的扫描速度已经成为临床医生和患者共同的迫切要求。而加快磁共振成像速度的关键和热点就是研究快速有效的K空间采集方式和重建算法。基于此，本文从实际应用的角度出发，研究了基于并行重建和压缩感知理论的磁共振快速成像方法，在保证重建图像信噪比的同时有效减少了磁共振成像时间。本文的主要工作与贡献如下： 1. SENSE算法的分析和实现。SENSE是一种基于图像空间的并行重建算法，利用多个通道空间阵列线圈接收图像，并根据每个通道的空间灵敏度来展开欠采样产生的卷褶伪影。本文采用参考扫描法获取接收线圈的空间灵敏度矩阵，分析了选取不同的自动校准行（Auto Calibration Signal，ACS）对线圈灵敏度估计精度的影响，同时对ACS固定条件下采用不同降采样因子R的重建结果进行了比较，量化并评估了不同参数条件下重建图像的信噪比以及重建时间，对SENSE重建算法的有效性进行了充分的验证。 2.基于目前Zero-padding重建方法的基础上，根据傅里叶变换的共轭对称性质以及磁共振K空间的特点提出了Advanced Zero-paddingPFFT(Partial Fast FourierTransformation，PFFT)新的重建算法。重建结果表明，Advanced Zero-paddingPFFT利用共轭对称性采集K空间信号，不仅进一步缩短了磁共振扫描时间，而且在图像重建的过程中恢复了更多的高频细节信息，有效解决Zero-padding重建在临床应用中广泛存在的Gibbs高频截断伪影的问题。 3.研究了压缩感知理论在磁共振快速成像中的应用。本文对压缩感知理论的数学基础做了简单介绍，工作内容侧重在压缩感知的关键步骤：信号稀疏表示，测量矩阵的设计和信号重构三个问题如何应用到磁共振成像中。磁共振图像的稀疏表示可以体现在小波变换域和傅里叶变换域。本文尝试了不同的K空间随机降采样方案作为观测方法，，通过求解约束条件下磁共振图像稀疏表示的最优化问题，重建原始的磁共振图像。
【关键词】：磁共振成像 K空间 灵敏度编码 部分傅里叶变换 压缩感知
【学位授予单位】：华南理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：R310
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第一章 绪论9-14
• 1.1 课题研究的背景及意义9-10
• 1.1.1 磁共振成像系统简介9-10
• 1.1.2 磁共振快速成像研究的意义10
• 1.2 磁共振快速成像的研究现状10-12
• 1.3 本文的研究内容12
• 1.4 论文的组织结构12-14
• 第二章 磁共振成像原理14-23
• 2.1 引言14-15
• 2.2 磁共振成像的物理原理15-17
• 2.3 磁共振信号的产生和检测17-19
• 2.3.1 纵向弛豫（自旋-晶格弛豫 spin-lattice relaxation）17-18
• 2.3.2 横向弛豫（自旋-自旋弛豫 spin-spin relaxation）18-19
• 2.4 磁共振信号的空间定位19-20
• 2.5 磁共振图像重建与K空间20-22
• 2.6 本章小结22-23
• 第三章 基于SENSE并行算法的磁共振成像23-34
• 3.1 引言23-24
• 3.2 SENSE并行成像原理24-26
• 3.3 接收线圈空间灵敏度矩阵的估计26-28
• 3.4 重建结果与分析28-33
• 3.4.1 实验数据与重建结果28-29
• 3.4.2 SENSE重建算法评价29-30
• 3.4.3 结果分析与讨论30-33
• 3.5 本章小结33-34
• 第四章 基于Zero-padding的并行重建及改进34-42
• 4.1 引言34
• 4.2 Zero-padding 和Gibbs截断伪影34-36
• 4.3 基于Partial FFT改进的Zero-padding重建36-38
• 4.4 实验结果与分析38-41
• 4.5 本章小结41-42
• 第五章 基于压缩感知重建的磁共振成像研究42-54
• 5.1 引言42
• 5.2 压缩感知原理及其数学基础42-47
• 5.2.1 磁共振K空间信号的稀疏表示43-45
• 5.2.2 信号的测量45-46
• 5.2.3 信号的重构46-47
• 5.3 基于频率域随机降采样观测的信号重建47-50
• 5.4 实验结果与分析50-53
• 5.4.1 基于模板的K空间变密度随机降采样50-52
• 5.4.2 基于相位编码行的随机降采样52-53
• 5.5 本章小结53-54
• 总结与展望54-56
• 参考文献56-59
• 致谢59-60
• 附件60

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前7条

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本文编号：912192