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SENSE算法文献资料
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并行磁共振成像GRAPPA-SENSE技术
并行磁共振成像技术已在MRI领域被广泛应用.本研究提出一种新的并行成像方法,命名为GRAPPASENSE.此法应用GRAPPA (generalized autocalibrating partially parallel acquisitions)算法内插出部分K空间中心未采集数据,生成更为精确的SC-SENSE (self-calibrating sensitivity encoding)重建算法所需的线圈敏感度函数.标准水模实验证明此方法可改善图像质量.
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基于SENSE和GRAPPA的并行磁共振图像重建算法
并行磁共振成像技术降低了采样时间,提高了成像速度和图像分辨率,但重建图像信噪比有所下降.为此提出了一种基于SENSE (Sensitivity Encoding)和GRAPPA (GeneRelized Autocalibrating Patially Parallel Acquisitions)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.
