【摘要】：磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging,MRI)掃描過程中病人自主或不自主的運動,都使圖像產生運動偽影,影響圖像的診斷價值。去除圖像中的運動偽影對于提高設備利用率、擴大MRI應用范圍、提高圖像的診斷價值具有重大意義。本文嘗試利用算法來消除或減輕磁共振圖像中的運動偽影。首先,本文借鑒壓縮感知的隨機欠采的思想,提出:為了使得圖像重建與后處理算法能夠更好地消除運動偽影,需要對K空間數據的采集數據進行重新規(guī)劃,用偽隨機的方式進行K空間數據采集。然后,我們嘗試通過遺傳算法(Genetic Algorithm)選擇出未受運動影響的k空間數據,利用壓縮感知(Compressed Sensing)重建這部分數據得到圖像。為了能夠判斷重建圖像的質量,我們提出了一種新的無參考圖像的圖像質量評價指標,經實驗證實,該圖像評價指標與全參考圖像評價指標呈良好的相關關系。由于遺傳算法的計算過程非常耗時,我們模擬了在臨床應用中,使MRI系統(tǒng)按照預定的k空間填充順序進行數據采集,然后遍歷K空間進行分析,找到病人開始運動的時刻,利用病人運動前的k空間數據進行壓縮感知重建,得到的重建圖像。最后,本文探究了卷積神經網絡在去除磁共振頭部運動偽影圖像上的應用,通過模擬病人在掃描中可能產生的運動偽影,將運動偽影圖像與相對應的無偽影圖像輸入卷積神經網絡(Convolutional Neural Network,CNN)進行訓練,然后利用訓練好的模型對圖像進行處理,達到消除偽影的目的。本文使用的CNN網絡是在U-net的基礎上修改的。實驗結果表明,利用CNN能夠對圖像進行優(yōu)化,提高圖像質量。
【圖文】：

（b）2.1.1 單點、雙點交叉示意圖 （a）為單點交叉示意圖，在兩個父代染色體中均隨機選擇一斷點并進行交換；點交叉示意圖，在兩個父代染色體隨機選擇相等長度的等位基因進行交換。單點交叉和雙點交叉均能使種色體進行更新。

2磁共振成像中壓縮感知算法重建過程
【學位授予單位】：華東師范大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TP391.41;R445.2

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本文編號：2661753