基于部分K空間數(shù)據(jù)的并行磁共振圖像重建算法研究.pdf

1、磁共振成像技術利用原子核自旋運動的特點得到人體各組織形態(tài)圖像，目前已普遍應用于臨床診斷。但由于磁共振成像時間長，無法滿足腦功能成像、心臟動態(tài)成像等快速成像的要求。不過，并行磁共振成像利用相控陣線圈的空間位置信息代替部分相位編碼步數(shù)，在大幅度提高成像速度的同時能夠保證圖像質(zhì)量和較高的空間分辨率，突破了傳統(tǒng)磁共振成像時間受硬件條件和磁場性能的限制。但并行磁共振成像的欠采樣因子不能太大，且重建過程中存在病態(tài)性等問題，而將部分傅里葉成像與并行成

2、像相結合，能夠?qū)崿F(xiàn)更高的采樣速度并能有效緩解并行成像噪聲放大的問題。因此本文主要針對結合部分傅里葉成像的并行磁共振成像算法進行深入研究。
　　平方和(SOS)算法被認為是在不知道各個相控陣線圈確切的靈敏度情況下最優(yōu)的圖像合成方法。但平方和算法對各個線圈圖像采用相等的權重進行合成，同時對外部噪聲不能很好地抑制，導致得到的最終圖像存在信號偏差、信噪比低等問題。因此，本文提出了一種新的基于平滑濾波器的加權平方和算法。該算法首先利用平滑濾

3、波器對各個相控陣線圈的重建圖像進行去噪處理，然后以各個線圈的靈敏度作為圖像合成的權重。通過仿真實驗表明，與平方和算法相比，本文的改進算法能夠有效地消除偽影，提高圖像信噪比。
　　傳統(tǒng)的全局自動校準部分并行采集技術(GRAPPA)利用已采樣的K空間數(shù)據(jù)線性擬合得到權重系數(shù)。但在相控陣線圈實際采樣的數(shù)據(jù)中包含噪聲和截斷誤差的測量值，因此，線性計算得到的權重系數(shù)與實際的權重系數(shù)存在偏差。針對該問題，本文提出了基于自適應神經(jīng)網(wǎng)絡的部分K空