【摘 要】
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传统GRAPPA（generalized auto-calibrating partially parallel acquisitions）采样轨迹存在重建图像质量差、数据扫描时间长等问题。在传统GRAPPA基础上提出了一种新的图像重建
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传统GRAPPA（generalized auto-calibrating partially parallel acquisitions）采样轨迹存在重建图像质量差、数据扫描时间长等问题。在传统GRAPPA基础上提出了一种新的图像重建算法——交叉采样轨迹法，利用在相位编码方向上线圈间的空间灵敏度信息的互补特性，能够得到准确的线圈权重系数，提高了重建图像的质量。通过对真实脑部数据进行实验，结果显示该方法相比于传统的GRAPPA采样轨迹，可提高重构图像的质量、缩短数据扫描时间，是一种有效的采样方法。
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