磁共振成像(magnetic resonance image，MRI)因具无辐射，分辨率高，多方位，多参数等优点，目前在临床上已得到广泛应用。传统磁共振成像主要不足之处可归结为两点:一是所需扫描时间较长，病人运动产生伪影，影响临床诊断，且不适用于情况特殊的病人;二是对如心脏、腹腔等运动器官成像困难。　　并行磁共振成像(pMRI)技术是一个重大的技术突破，它经由多个接收线圈同步骤采集磁共振信号，减少相位编码步数，缩减采样时间，使得成像速度大大提高。采用pMRI可以提高成像速度和图像分辨率，但这是以牺牲重建图像的信噪比为代价的。并行磁共振重建图像信噪比的降低是主要问题，其原因一方面是由于采样总数的减少;另一方面是由于系统矩阵的病态性，使得求逆重建图像时噪声得以放大，重建图像信噪比下降，质量不够理想。针对以上两方面的问题，本文提出两种相应解决办法，主要研究内容及成果如下:　　本文提出一种基于SENSE和GRAPPA的并行成像算法，降低由于减少采样行而造成的信噪比损失。在采集较少K空间中心自标定(ACS)行基础上，先用GRAPPA算法拟合出更多中心数据估计得到较为精确的线圈灵敏度，采用共轭梯度法进行图像重建，得到质量较好的重建图像，进而结合估计的线圈灵敏度进行交替迭代优化，计算出误差较小、分辨率较高的最终重建图像。采用了不同加速因子的人脑磁共振K空间欠采样数据以验证该算法的重建性能。仿真实验结果表明，该算法重建出的MR图像从视觉效果上和定量对比结果上都优于已有算法。尤其是在加速因子较大、采样行数较少时可以重建出质量更高的磁共振图像，具有更低的归一化均方误差(NMSE)和更高的信噪比（能提高22％）。新算法降低K空间采样行的同时，提高了并行磁共振重建图像信噪比并降低了噪声干扰。　　本文针对并行磁共振成像过程的病态性和图像信噪比下降问题，降低重建过程中噪声放大和异常值的干扰造成的图像信噪比的损失，提出一种基于正则化共轭梯度迭代的并行磁共振成像重建算法。该算法基于最小二乘理论，引入正则化，优化方程，进而进行迭代重建。采用了不同加速因子的人脑磁共振K空间欠采样数据以验证该算法的重建性能。仿真结果表明，相较于最小二乘法，能较大限度地降低噪声对重建结果的干扰，具有信噪比更高、误差更小、成像效果更好等特征。