【摘要】：在磁共振成像應(yīng)用中,成像時間和成像質(zhì)量通常是相互制約的關(guān)系。因此,在保證成像質(zhì)量的情況下,盡可能的縮短成像時間,或者確保短的成像時間的情況下,盡可能提高成像質(zhì)量多年來都是磁共振成像領(lǐng)域的研究熱點。新的實時在線動態(tài)磁共振成像領(lǐng)域在確保成像質(zhì)量的前提下,對成像時間提出了更高的要求。本文主要研究了實時在線動態(tài)磁共振成像技術(shù),研究了基于卡爾曼濾波和基于預(yù)測補(bǔ)償?shù)膬深悓崟r在線磁共振成像方法,首次提出了將Pseudo-Polar采樣用于實時在線成像的方法,通過GPU加速來達(dá)到實時在線成像目的�；谛呐K和咽喉的動態(tài)磁共振成像數(shù)據(jù),通過仿真實驗,初步驗證了所提方法的可行性。本文主要從以下幾個方面展開工作:(1)研究了基于卡爾曼濾波器模型的動態(tài)磁共振成像技術(shù)。研究了卡爾曼濾波器的理論模型,對模型的參數(shù)應(yīng)用了協(xié)方差對角化假設(shè),對模型進(jìn)行了簡化。研究了將卡爾曼濾波器模型與SLAM(Selective Line Acquisition Mode)技術(shù)相結(jié)合的方法,并將該方法應(yīng)用于心臟和咽喉的動態(tài)磁共振成像。仿真實驗結(jié)果證明,在相同的條件下,基于卡爾曼濾波器模型的實時在線動態(tài)磁共振成像方法比早先的視圖共享技術(shù)方法的成像質(zhì)量要好,成像時間要多。(2)研究了基于MPOD(Motion Predicted Online Dynamic)的實時在線磁共振成像方法。MPOD算法包含運動估計(Motion Estimate,ME)和運動補(bǔ)償(Motion Compensation,MC)兩部分�；谇叭龓瑘D像進(jìn)行ME部分的預(yù)測幀估計,使用快速匹配搜索算法(Adaptive Rood Pattern Search,ARPS)進(jìn)行預(yù)測時的運動塊匹配。為了抑制ME中的塊狀偽影,在MC部分使用重疊塊運動補(bǔ)償算法(Overlapped Block Motion Compensation,OBMC)來抑制塊狀偽影�；诘涢撝邓惴�(Iterative Soft Thresholding,IST)對殘差進(jìn)行重建,并對預(yù)測值進(jìn)行校正。仿真實驗結(jié)果表明,在相同的欠采樣率下,基于預(yù)測的方法比基于直接差分的方法有更好的重建質(zhì)量和更短的成像時間。(3)研究了基于Pseudo-Polar采樣的實時在線動態(tài)磁共振成像技術(shù)。提出基于非笛卡爾坐標(biāo)的Pseudo-Polar軌跡來進(jìn)行數(shù)據(jù)采集,Pseudo-Polar軌跡中的采樣點均勻的落在笛卡爾采樣網(wǎng)格上,避免了將非笛卡爾采樣數(shù)據(jù)插值到到笛卡爾坐標(biāo)上的耗時網(wǎng)格化運算,可直接利用Pseudo-Polar傅里葉正反變換進(jìn)行圖像重建,該方法可將實時在線法的IST迭代次數(shù)從以前的10次減小到5次,縮短了重建時間,通過GPU加速法,可進(jìn)一步加快成像的速度。實驗結(jié)果證明,在相同的欠采樣率下,該方法比卡爾曼濾波器模型與SLAM結(jié)合法、基于MPOD法、或基于極坐標(biāo)采集的方法成像質(zhì)量更佳。
【圖文】：

浙江省碩士學(xué)位論文第 2 章 磁共振成像基本原理信號的產(chǎn)生和拉莫進(jìn)動自旋的原子核在磁場中與電磁波相互作用的一種物理現(xiàn)象或原子組成的，分子是由原子組成的，例如 H2O 分子是由。當(dāng)然人體組織也是由分子、原子構(gòu)成的，如 C、O、H 等成像檢測提供了物質(zhì)基礎(chǔ)。因為人體中水的含量是最多的原子核1H 只有一個自旋質(zhì)子，，結(jié)構(gòu)最單純又能提供最強(qiáng)的振成像主要利用人體內(nèi)的氫原子核。原子核帶正電，且不停Spin)，如圖 2.1。

氫原子核1H 只有一個自旋質(zhì)子，結(jié)構(gòu)最單純又能提供最強(qiáng)的磁磁共振成像主要利用人體內(nèi)的氫原子核。原子核帶正電，且不停地旋(Spin)，如圖 2.1。圖 2.1 原子核的自旋的情況下，每一個質(zhì)子的自旋均會產(chǎn)生很小的磁場[47]，但呈隨機(jī)的之間會相互抵消，本身不會表現(xiàn)出宏觀磁化矢量，如圖 2.2(a)。把場中，帶電的質(zhì)子就會產(chǎn)生進(jìn)動現(xiàn)象，如圖 2.2(b)。
【學(xué)位授予單位】：杭州電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TP391.41;O482.532

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1 孟秋實;基于Pseudo-Polar采樣的實時在線動態(tài)磁共振成像技術(shù)研究[D];杭州電子科技大學(xué);2018年

本文編號：2683288