基于部分采集和并行成像磁共振成像算法的研究

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磁共振成像(MRI)诊断技术是现代医学临床诊断的一项重要技术。与其他现代医学成像技术相比,具有无辐射、任意横断面成像、多参数成像等诸多优点。但其需要的成像时间较长,限制了其在许多重要临床医学和研究领域的发展和应用。部分傅里叶成像和并行成像可以有效的缩短扫描时间,提高MRI成像速度。部分傅里叶成像和并行成像可以利用K空间共轭对称性扫描时获取图像中超过一半的K空间数据,快速地完成图像的重建,扫描的速度几乎比以前提高了一倍,但傅里叶成像的采样加速因子有限,最大的加速因子为2。并行成像方法是利用多个相控阵成像线圈同时并行采集图像数据。当K空间图像欠采样加速度因子增大时,图像伪影明显增大,图像噪声严重。本文主要通过比较部分傅里叶成像、并行成像和部分傅里叶并行成像等多种快速成像方法,研究如何有效地将部分傅里叶成像与并行成像算法相结合,重建得到更高质量的图像。因此,如何提高磁共振成像速度仍是MRI研究领域的一个关键问题。本文首先通过对并行成像方法中的POCSENSE方法进行了优化,提出了PC-POCSENSE算法,PC-POCSENSE方法的重建结果表明在更大的加速倍数时,重建图像伪影较少,信噪比更高。其次,本文通过部分傅里叶成像中的POCS方法和PC-POCSENSE并行成像方法的顺序结合提出了相位约束的PFPI方法,该方法在保证成像质量的前提下减少了迭代次数。最后将POCS和POCSENSE融合在整个迭代过程中,提出了迭代的PFPI方法,来重建部分傅里叶并行欠采样数据,在迭代起始,初始图像设置为低分辨率图像的幅值图像,同时加入了相位约束和感兴趣区域约束的双约束条件,并对数据凸集的投影算子进行了优化,由于重建过程中包含了更多的先验信息,数据投影操作也得到了优化,因此新算法迭代次数大大减少,重建速度明显提高,图像信噪比更大,伪影功率(Artifact Power,AP)更小。对欠采样水模数据、欠采样大脑数据和欠采样膝关节数据进行重建,验证了在相同的加速因子下,该算法可以重建出比传统部分傅里叶与并行成像结合算法更高信噪比和更小AP值的图像,而且新算法重建的速度更快。该方法能够在保证图像重建速度和图像质量的前提下更多的降低了成像的时间,从而更好地达到快速成像的主要目的。
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