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基于人工稀疏的磁共振非笛卡尔成像算法研究

陈智峰  
【摘要】:磁共振成像在现代医学影像中扮演着越来越重要的角色。成像速度则是磁共振成像的主要瓶颈。成像速度方面的缺陷大大限制了其在一些临床方面的应用,如一些躁动病人的成像等等。此外,成像速度过慢还会影响磁共振动态成像的效果。对于磁共振动态成像来说,时间分辨率和空间分辨率是一种权衡关系。因此提高磁共振成像速度将从根本上改变磁共振动态成像。为了提高磁共振成像速度,研究人员提出了很多快速成像技术。在所有快速成像的思路中,最常见的加速技术是获取部分K空间的数据,而不是全采样。围绕这一思路,诞生了大量的快速成像技术。其中有利用K空间共轭对称的部分傅立叶成像法,有利用非笛卡尔采样的非笛卡尔成像法,有利用多线圈之间的冗余信息的并行成像技术,也有利用图像稀疏性质的压缩感知MRI等。人工稀疏是一种利用并行成像对稀疏数据具有更优异表现特性的稀疏方案。自校准并行成像技术能最大程度地利用图像的信息和线圈的敏感度信息,因此它对稀疏数据的重建会有增益效果。人工稀疏已经在笛卡尔成像上得到了广泛应用,但在非笛卡尔成像上少有进展。非笛卡尔采样因为对运动不敏感,伪影分布更均匀和采集中有更高的信噪比效率等优点而吸引了大量研究者的目光。因此,将人工稀疏技术拓展到非笛卡尔成像,进一步改善其图像质量,具有十分重要的意义。本文中我们以辐射采集为例,针对磁共振非笛卡尔成像设计了一系列的人工稀疏算法,主要工作如下:(1)基于静态非笛卡尔成像的人工稀疏算法设计首次为辐射采集,包括线性角辐射采集和黄金角辐射采集设计了三种人工稀疏方案,并从中遴选出了最优方案。在提取了人工稀疏数据后,我们依托快速并行成像技术GROWL设计了人工稀疏算法ARTS-GROWL。随后,我们用大脑仿真数据和真实人体数据验证算法的有效性。实验证明人工稀疏可以大大提高传统非笛卡尔成像的并行成像图像质量,信噪比得到提高,均方根误差也下降了。(2)基于动态非笛卡尔成像的人工稀疏算法设计针对磁共振动态成像,我们设计了一种新的三维动态人工稀疏算法。与传统并行成像相比,该算法能得到更好的重建结果。与二维人工稀疏算法相比,该方法得到的图像伪影更少,噪声更低。与国际上新型k-t类算法(iGRASP,k-tSPIRiT)相比,该算法能得到更好或与其相当的图像质量,而算法运算效率更高。这将大大提升该算法在动态磁共振成像上的临床应用价值。(3)引入运动索引的动态人工稀疏算法引入了运动信息索引技术,对原始的动态人工稀疏算法进行优化。选择黄金角采样的肝脏动态对比增强数据对优化后的算法进行验证。实验证明引入运动索引后的人工稀疏算法能得到更好的结果,重建图像比起原动态人工稀疏算法的运动伪影减少,信噪比得以提升,背景噪声得到抑制。实验证明,引入人工稀疏后,并行成像的结果在静态和动态磁共振非笛卡尔成像中都得到了改善。引入运动信息索引后,磁共振动态成像的图像质量得到了进一步的提高。


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