首页 > 文献资料
-
非笛卡尔并行磁共振成像数据的自适应约束重建新算法
多通道欠采样非笛卡尔轨迹数据重建是当前磁共振成像的研究热点,当欠采样因子比较大时,病态问题往往使得敏感度编码(SENSE)方法重建图像信噪比严重降低,传统的解决方法是在重建方程中引人Tikhonov约束或TV约束.提出自适应约束的SENSE重建算法,由先验图像的梯度特征并借鉴PM模型的思想决定惩罚函数,在梯度幅值较大的区域使用各向异性扩散的TV约束方式,在梯度幅值较小的区域使用各向同性扩散的Tikhonov约束方式.进行8通道2.6倍欠采样可变密度螺旋轨迹人体动静脉畸形瘤动脉注射X线的仿真实验.结果表明,与平方和(SOS)重建方法、传统无约束SENSE重建方法以及TV约束SENSE重建方法相比,本算法可以有效抑制部分数据成像带来的噪声和伪影,并能较好保护图像细节尤其是小细节信息,成像效果优于传统方法.
关键词： 并行磁共振成像 敏感度编码(SENSE) 非笛卡尔采样 自适应约束 -
一种基于互信息量的并行磁共振图像重建新算法
平方和算法是多线圈采集技术与并行成像中常用的一种图像重建方法.但是,在数据采集过程中,某些类型的运动常常会使个别位置上的线圈数据发生异常,采用平方和算法会对终的重建图像质量产生很大影响.本研究提出一种新的并行磁共振图像重建算法--加权平方和方法.算法以线圈图像间大互信息量作为判据来统计破坏数据,在之后的图像结合过程中赋予不同的权值,大限度地降低破坏数据对终结合图像造成的影响,有效解决运动对原有算法造成的破坏.本算法分别对多线圈并行采集的体模数据与真实脑部数据进行了实验,结果显示:相比于现有方法,新算法可以有效地抑制破坏数据在重建图像中产生的伪影,重建图像在细节分辨率上也有更好的表现.
-
基于Shepp-Logan模型的并行MRI数值模拟平台
我们以Shepp-Logan模型为基础,对并行MRI成像进行了仿真,采用Matlab的图形用户界面创建了并行MRI数值模拟平台.该平台可以建立不同分辨率的数值模型,设置阵列线圈的尺寸和摆放位置,计算线圈的灵敏度,模拟k-空间数据的采集,得到多通道的原始数据,并进行图像重建.为国内研究各种MRI重建算法提供了数值模拟的参考,为评估图像重建新算法的性能奠定了数据基础.
关键词： 数值模拟 Shepp-Logan模型 并行磁共振成像 线圈灵敏度 原始数据 -
基于感兴趣区约束的并行磁共振成像重建算法
目的:并行磁共振成像利用敏感度编码降低成像所需的梯度编码步数,从而缩短数据扫描时间,本文旨在提出一种磁共振并行成像重建新算法,提高加速因子较大时的图像重建质量.材料与方法:获得精确的空间敏感度分布是提高其图像重建质量的关键之一,但是由于可用于估计的数据较少,敏感度分布中总是存在一定的噪声与伪影干扰,根据理想的敏感度分布应该在成像区域外取值为零这一特点,本文提出带感兴趣区约束的并行成像算法,首先基于区域生长和形态学方法提取出成像物体的外部轮廓构造感兴趣区,然后将该区域外的敏感度置零后引入并行重建算法,以避免成像区域外的伪影与噪声对重建的影响.结果:通过8通道线圈并行采集的体模数据重建实验表明,在加速因子取4时,本文算法可以更有效地抑制重建图像中的噪声及伪影,实现高质量的图像重建.结论:通过在并行成像算法中引入带感兴趣区的约束.可使加速因子较大时并行磁共振成像的图像重建质量获得一定的提升.
-
基于非局部均值平滑约束的并行磁共振成像重建算法
目的 提出一种图像重建新算法提高磁共振并行成像质量,消除图像中的噪声与伪影.方法 在现有并行成像重建算法中引入基于非局部均值的空间平滑约束.结果 在加速因子较大时,本算法可以有效地抑制重建图像中的噪声及伪影.结论 通过在并行成像算法中引入基于非局部均值的平滑约束,可以明显提高加速因子较大时并行磁共振成像的图像重建质量
-
并行磁共振成像的编码与重建技术
近几年出现的并行磁共振成像推动了并行成像技术的发展,该技术的主要特点是欠采样多线圈数据的图像重建.根据这个特点,并行成像技术分成两类:k空间方法和图像域方法.本文首先回顾了基本的并行成像重建算法,指出了不同重建算法应遵循的基本原则.然后详细阐述了重建中的编码机制和采样问题,并对两类重建算法进行了比较.后,本文讨论了并行成像中的噪声传递和抑制问题,并总结了并行成像中的关键问题.
关键词： 并行磁共振成像 空间谐波同步采集 敏感度编码 全局自动校准部分并行采集
