并行磁共振成像的圖像重建算法及實現.pdf

1、磁共振成像作為一種無損傷的影像檢測技術，在臨床診斷和科學研究等方面發(fā)揮了巨大作用。然而成像速度限制了其在臨床很多場合的應用，如心血管系統(tǒng)的實時成像和腦功能成像等。 并行磁共振成像技術采用多個接收線圈陣列同時采集數據，在保持空間分辨率不衰減的情況下，減少相位編碼步數，對K空間進行欠采樣，大幅度縮短了MR掃描時間，提高了成像速度。但是如果對每個線圈數據直接進行傅里葉變換，得到的是帶有重疊偽影的圖像,必須采用特殊的重建算法進行圖像重建

2、,才能得到一幅無重疊的全FOV圖像。 本文首先對四種常見的并行磁共振圖像重建算法SENSE、SMASH、GRAPPA以及PILS進行了深入研究，分析了采用不同重建算法以及不同加速因子組合對重建圖像質量的影響，同時對加速因子固定條件下不同算法的重建速度進行了比較，結果表明，加速因子相同時，在重建質量方面，GRAPPA和SENSE的重建質量最好，SMASH的重建質量次之，PILS的重建質量最差；在重建速度方面，SMASH的重建速度最

3、快，其次是SENSE和PILS，GRAPPA的重建速度最慢，當加速因子變大時，所有算法重建質量都變差，也即并行磁共振成像速度的提高是以犧牲重建圖像的SNR為代價。 然后討論了決定重建圖像質量的關鍵因素——線圈靈敏度的兩種計算方法：參考掃描法和自動校準掃描法。首先分析了兩種方法的優(yōu)缺點，然后對自動校準掃描法ACS行數以及靈敏度平滑方法的選擇進行了研究和改進，結合現有靈敏度估計方法在成像區(qū)域外有較大取值，而這些值不但對重建沒有任何作

4、用，反而會引入干擾的特性，我們提出一種改進的靈敏度計算方法，即采用32行ACS數據進行靈敏度估計，得到粗糙靈敏度后，先提取感興趣區(qū)域的靈敏度，再用flattopwin窗進行平滑處理，這樣計算得到的靈敏度的準確性大大提高。最后將改進的靈敏度引入自動校正SENSE重建，結果表明，改進后的方法重建圖像的質量較改進前有了很大的提高。 我們在MATLAB圖形用戶界面開發(fā)環(huán)境GUIDE中，開發(fā)了一套并行磁共振成像圖像重建軟件。該軟件可以現實