磁共振成像(MRI)技术是利用生物体内的磁性核在静磁场内产生共振信号的特性进行成像。与其他成像技术相比,具有图像分辨率高、成像参数多、可任意方向断层、对人体无电离辐射伤害等显著优点,成为当今最先进的医学成像方法之一,在临床上和科学研究中得到了越来越广泛的应用。然而,由于磁共振数据采集时间相对较长,病人常常会发生自主或非自主的运动,导致图像中出现运动伪影,影响图像质量,严重干扰了临床诊断。如何有效地克服运动对成像的影响,一直是医学磁共振成像研究的热点同时也是技术难题之一。本文主要针对采用螺旋扫描方式的PROPELLER磁共振图像重建算法及其运动伪影的消除进行研究。首先分析各种运动伪影的形成机制与校正方法,在此基础上重点对PROPELLER数据采集方式及重建算法进行研究。由于现有算法只利用频域数据的幅值进行旋转参数的估计,也就是忽略了相位信息,其估计精度与稳健性不可避免的会受到影响,为此提出一种以区域互信息量为测度的运动参数估计算法,即改进的PROPELLER算法。该算法通过对各数据带的临时图像的配准,进行运动参数的搜索,在图像域和频域上分两步实现运动参数的估计。仿真实验表明,对于不同的成像组织,此改进算法都能有效地对运动伪影进行校正,获得更为清晰的重建图像。由于传统的PROPELLER算法只利用各数据带在K空间中心重叠区域的过采样数据,在低分辨率下进行运动参数的估计与校正,这样参与运动估计的数据信息量有限,并浪费了中心区域外的高分辨率的数据。因此,本文提出了一种有效去除运动伪影的算法,即基于小波变换的运动伪影校正算法。该算法首先将各K空间数据带重建出临时图像,以归一化互信息为相似性测度计算图像之间的相似性,在多分辨率的情况下,对运动参数进行搜索,并对重建图像进行纠正。该算法能够弥补传统PROPELLER算法只利用过采样的不足之处,减小因数据量不足而带来的估计误差。通过实验结果的分析,此方法能够有效进行运动参数搜索并去除伪影,进而提高图像重建的精度。