磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging, MRI)是利用生物体内氢核在磁场中的共振特性而成像的高新技术,它具有分辨率高、成像参数多、可任意层面断层成像、无电离辐射损伤等特点。自上世纪70年代问世以来,MRI技术飞速发展,目前已经成为影像学检查中最先进、使用最广泛的工具之一,应用于临床对人体各器官或组织进行检查。磁共振成像时,由于在扫描过程中病人的自主性运动常常难以避免,从而产生运动伪影,而运动产生的伪影对最后成像结果有很大影响,严重干扰了医生的正常诊断,消除运动伪影是MRI技术难题之一。运动通常都假设为刚体运动,不考虑运动过程中目标的组织形变,刚体运动可分解为平移运动和旋转运动。很多国内外学者对平移伪影校正进行了深入的研究,而旋转运动伪影的校正比平移伪影的校正要复杂得多,相关的研究成果较少,所以本文主要着眼于解决磁共振成像中因旋转运动引起的伪影的问题,使磁共振成像在运动伪影校正方面得以改善,从而使得磁共振技术在生物及医学方面更具实用意义。本文对MRI成像原理、旋转运动伪影的成因和校正方法进行了比较深入的研究,从伪影前处理和后处理两个方面来展开本文的研究工作。在MRI系统还未重建出图像之前,可以通过PROPELLER(Periodically Rotated Overlapping Parallel Lines Enhanced Reconstruction)旋转校正算法对扫描目标旋转运动导致的受损数据进行修复,实现旋转伪影的校正。但传统的校正算法运行时间长,旋转参数估计精度不高。因此本文提出了一种基于圆形网格化的PROPELLER旋转校正算法,它弥补了传统算法的不足,不仅完成了对受损数据的修复,改善重建后MR图像的质量,而且极大地减少了运行时间,使该算法能应用于临床检查中。针对含有旋转运动伪影的MR图像,本文提出了一种新的后处理算法—基于MRI快速成像序列的旋转校正算法,该算法可以有效的消除旋转运动伪影,且受图像信噪比影响小,算法耗时少,与同类算法相比有很大的进步。本文主要完成了以下有新意的研究工作:(1)提出了一种基于圆形网格化的PROPELLER旋转校正算法。将中心重叠区域数据网格化到圆形的网格点上,避免了旋转估计时需多次网格化的缺点;提出有效的相似性测度公式,通过计算测度值估计旋转运动参数,据此对各数据带进行旋转校正。实验表明,与传统的旋转校正算法相比,该算法运行速度快,成像质量好。(2)提出了一种基于MRI快速扫描序列的旋转校正后处理算法。由实际运动状态分析提出K空间带状划分方法,再旋转产生数据重叠,建立重叠区的相似度判定准则,计算实际旋转角度,校正数据带的位置信息;提出进行厄米特共轭密度补偿算法,对校正后的不均匀数据进行补偿,并改进Jackson网格化算法成像,使旋转伪影得到抑制。实验表明,该算法可以有效的消除旋转伪影,且校正速度快,准确率高,受噪声影响小。