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1、伴隨著醫(yī)療技術(shù)水平及計(jì)算機(jī)技術(shù)日新月異的發(fā)展,磁共振檢查技術(shù)已成為疾病診斷不可缺少的先進(jìn)手段之一。磁共振成像的主要不足,在于它掃描所需的時(shí)間較長(zhǎng),因而對(duì)一些危重病人或不配合的病人的檢查非常困難。臨床應(yīng)用中常常為了縮短成像時(shí)間,而減少收集的掃描數(shù)據(jù)量。在磁共振成像中,通常使用傅立葉成像方法,對(duì)有限的數(shù)據(jù)使用傅立葉變換進(jìn)行重建,在重建圖像中將會(huì)出現(xiàn)Gibbs環(huán)狀偽影。 Gibbs效應(yīng)長(zhǎng)期已來一直是頻域數(shù)據(jù)進(jìn)行圖像重建時(shí)所遇到的主要障
2、礙。目前,已經(jīng)有許多重建技術(shù)用來消除Gibbs現(xiàn)象,通常采用濾波的方法來消除此類偽影,但是這將降低圖像分辨力造成圖像邊緣模糊。對(duì)如何消除臨床磁共振圖像中存在的Gibbs偽影的研究顯得較為迫切。本文針對(duì)采用部分K空間數(shù)據(jù)進(jìn)行圖像重建時(shí),在MR圖像所產(chǎn)生的Gibbs環(huán)狀偽影的消除展開研究,提出了一種新的、更為有效的重建算法:基于切比雪夫(Chebyshev)多項(xiàng)式的逆向重建算法。 蓋根堡(Gegenbauer)方法是近幾年提出的算法
3、,它已經(jīng)被證明是一種能有效消除Gibbs現(xiàn)象的方法,這種方法最大的優(yōu)點(diǎn)在于能夠保持重建后圖像的高分辨力,尤其在重建后圖像邊緣表現(xiàn)良好,這一點(diǎn)正是一般這類偽影消除技術(shù)所難以解決的問題。本文在深入分析算法形成機(jī)理的基礎(chǔ)上也討論了該算法的限制條件,其中的參數(shù)選擇必須滿足確定條件以滿足頻域數(shù)據(jù)的快速收斂條件。否則,會(huì)對(duì)重建圖像質(zhì)量產(chǎn)生巨大影響。 針對(duì)上述不足之處,本文引入逆多項(xiàng)式重建方法,它是針對(duì)蓋根堡重建方法的改進(jìn)算法,有效解決了原方
4、法中參數(shù)選擇正確與否對(duì)重建圖像質(zhì)量影響較大的問題,更提高了重建精度。同時(shí),以Chebyshev多項(xiàng)式替代Gegenbauer多項(xiàng)式,免去了其中一個(gè)參數(shù)的人為選擇,在保證圖像重建精度的條件下提高了重建速度。 由于上述方法是針對(duì)連續(xù)區(qū)間討論,因此必須首先利用原始數(shù)據(jù)獲得重建圖像的邊緣信息,從而獲得一系列連續(xù)的子區(qū)間并進(jìn)行重建。顯然,邊緣檢測(cè)的準(zhǔn)確性直接影響到重建效果。在臨床應(yīng)用中,由于真實(shí)人體具有的復(fù)雜組織結(jié)構(gòu),造成了圖像邊緣信息的
5、復(fù)雜。針對(duì)原有邊緣檢測(cè)方法不能很好獲取的偽影圖像邊緣信息的缺陷,本文提出新的頻域?yàn)V波加邊緣檢測(cè)技術(shù),它有效減少了Gibbs環(huán)狀偽影對(duì)邊緣檢測(cè)的影響,并且新的邊緣檢測(cè)技術(shù)在計(jì)算時(shí)間上并沒有明顯的增加。 本文對(duì)所提基于Chebyshev多項(xiàng)式的逆向重建算法做了大量的實(shí)驗(yàn),提出的邊緣檢測(cè)技術(shù)和重建算法已成功應(yīng)用于真實(shí)MR部分K-空間數(shù)據(jù),證明能有效地消除了Gibbs環(huán)形偽影,提高成像質(zhì)量。通過實(shí)驗(yàn)比較,驗(yàn)證了本文所提算法的優(yōu)越性。
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