基于PROPELLER采樣的磁共振成像運動偽影消除方法研究.pdf

1、自從磁共振成像設備出現(xiàn)以來，如何有效地克服運動對成像的影響，一直是醫(yī)學磁共振成像研究的熱點同時也是技術難題之一。 本文致力于研究并解決醫(yī)學磁共振成像中運動偽影的消除問題，既可以為臨床醫(yī)學診斷提供更高質量的圖像，又將形成自主知識產權，為我國自主研發(fā)磁共振成像設備提供技術支持。 1999年St.Joseph's醫(yī)院的JamesG.Pipe首次提出了PROPELLER采樣方式及其重建算法，運動偽影消除的效果非常顯著，已經在頭部

2、磁共振成像中獲得了成功應用，并被推廣用于擴散加權成像與擴散張量成像研究。而且該方法2003年被GE公司采用，并于2004年推向了中國大陸市場，成為其高端磁共振成像設備的最新賣點之一。 然而，目前文獻中報道的PROPELLER方法與GE公司提供的PROPELLER序列，只能消除T2加權成像中的運動干擾。用于T1加權成像時，由于現(xiàn)有算法運動參數(shù)估計的精度與穩(wěn)健性不夠，偽影消除的效果不理想，甚至引入新的偽影干擾。而且，PROPELLE

3、R數(shù)據網格化重建中的現(xiàn)有采樣密度補償算法耗時太長，需要對算法進行加速研究，以更好地滿足臨床需求。 對采集到的T1加權PROPELLER采樣數(shù)據，利用JamesG.Pipe所提重建算法進行了重建實驗，發(fā)現(xiàn)該算法偽影消除效果不理想；通過分析，確定原因是由于重建中運動估計的精度過低所致；通過對基于頻域相關的運動估計算法進行分析，發(fā)現(xiàn)該算法為了實現(xiàn)旋轉運動與平移運動估計的分離，在進行旋轉估計時，丟掉了復數(shù)的相位信息，導致了估計精度的大大

4、下降。 根據PROPELLER采樣數(shù)據的特點，由每個K空間條都可以重建出一幅較模糊的臨時圖像，完全可以由這些臨時圖像數(shù)據，通過圖像配準算法，估計出相關運動信息。因此，本文提出基于最大化頻域相關與圖像域互信息相結合的運動估計新算法，首先基于頻域相關算法給出初始運動參數(shù)的粗略估計，然后在圖像域通過最大化互信息來進一步精確估計運動參數(shù)。該算法能夠充分利用PROPELLER采樣數(shù)據的信息，提高了運動信息估計的精度與穩(wěn)健性。 由于

5、由每個K空間條數(shù)據重建出的圖像非常模糊且受嚴重的Gibbs環(huán)干擾，本文提出圖像模糊增強算法，在圖像域最大化互信息算法進行運動估計前，對圖像進行預處理，壓制圖像中過亮與過暗的區(qū)域，消除圖像中的一部分噪聲，并有效增強了其對比度，進一步提升了運動參數(shù)估計的精度與穩(wěn)健性。 在進行了運動補償后，本文實現(xiàn)了PROPELLER磁共振數(shù)據的網格化重建算法，由于PROPELLER數(shù)據量比較大，現(xiàn)有的采樣密度補償算法非常耗時。本文基于網格化一個全為

6、1的向量，提出PROPELLER數(shù)據網格化中采樣密度的快速補償方法，實現(xiàn)磁共振圖像的快速重建，更好地滿足了臨床要求。 總之，本文基于當前具有良好的運動偽影消除效果的PROPELLER采樣，針對其現(xiàn)有重建算法中存在的缺陷，提出了穩(wěn)健性與精度都更好的CF-MIS運動估計新算法與基于采樣密度的快速補償新算法，并將所提算法應用于T1加權成像數(shù)據，有效消除了T1加權成像中剛性運動偽影，顯著提高了有運動時T1加權磁共振成像的質量。