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针对传统GRAPPA(generalized auto-calibrating partially parallel acquisitions)算法存在随欠采样倍数增加重建图像质量下降的问题,提出一种改进算法.该算法利用多通道图像间的更多相关信息对传统GRAPPA算法进行改进,突破传统GRAPPA算法仅利用自校准信号进行权重系数估计的局限,并进一步使用已采集数据之间的一般相关性.实验结果表明,改进后的GRAPPA算法能重建出更高质量的磁共振图像.