核磁成像即核磁共振成像,它是現(xiàn)代醫(yī)療影像學(xué)的一種關(guān)鍵成像技術(shù),其成像過程無侵入性、無電離輻射,能夠提供優(yōu)質(zhì)的時-空域解剖和生理結(jié)構(gòu)可視化。因?yàn)橐陨蟽?yōu)點(diǎn),磁共振成像在臨床上應(yīng)用廣泛,如計算機(jī)輔助診斷、視覺引導(dǎo)手術(shù)和病理探究等。然而,由于數(shù)據(jù)采集速度受限于諸多物理約束,如核弛豫時間和外周神經(jīng)刺激等,磁共振成像過程面臨時間分辨率和空間分辨率的取舍。幸運(yùn)的是,經(jīng)驗(yàn)證明核磁成像圖像序列在時-空存在大量的信息冗余,這讓基于壓縮感知的磁共振成像機(jī)制得到成功的應(yīng)用。通過探索和利用時空域紋理相關(guān)性和減少采樣數(shù)據(jù)量的方式,基于壓縮感知的磁共振成像提供了一條高質(zhì)量快速成像途徑。本文研究基于壓縮感知的動態(tài)磁共振成像算法(CS-DMRI)。成果如下:(1)基于廣義多結(jié)構(gòu)全變分的混合CS-DMRI模型。當(dāng)前的CS-DMRI模型大體可以分為離線模型和在線模型兩種。離線CS-DMRI模型能夠獲得較好的重建質(zhì)量,但效率差且參數(shù)設(shè)置復(fù)雜,在線模型重建速度快但質(zhì)量稍差。本文原創(chuàng)性地提出混合CS-DMRI模型(H-DMRI)來加速具備高保真度的磁共振成像。在預(yù)測過程中,H-DMRI引入周期變密度下采樣機(jī)制提高預(yù)測參考幀的可靠性,并設(shè)計了周期前后向參考預(yù)測機(jī)制來提升預(yù)測質(zhì)量,這一預(yù)測方法能夠更好地利用全局時域相關(guān)性。為了提高重建準(zhǔn)確性,本文提出了一種全新的時-空域聯(lián)合稀疏正則——廣義多結(jié)構(gòu)全變分(GMTV),GMTV側(cè)重于從多個角度探索時空域紋理相關(guān)性。基于GMTV,H-DMRI構(gòu)建了殘差和圖像聯(lián)合稀疏約束重建模型。這個模型使用GMTV同時約束稀疏殘差的空域相關(guān)性和空間圖像的時-空域結(jié)構(gòu)連續(xù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明,所提出的H-DMRI重建質(zhì)量好于當(dāng)前的離線和在線CS-DMRI模型,主要表現(xiàn)重建細(xì)節(jié)清晰偽影少,同時其恢復(fù)效率遠(yuǎn)好于離線模型。(2)基于低秩與稀疏元素分離的CS-DMRI模型�；谝曨l的研究和應(yīng)用往往涉及到背景和前景元素分離,考慮到動態(tài)核磁影像序列也類似于視頻,本文利用魯棒主元分析框架構(gòu)建了基于低秩加稀疏分離的多線圈CS-DMRI模型,來解決當(dāng)前所面臨的時域恢復(fù)失真問題。所提出的模型定義了背景元素強(qiáng)時域相關(guān)即沿時域維度表現(xiàn)低秩,同時約束前景元素在空-時域維度呈有限差分域的變換稀疏。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明,該模型能夠提供高可靠性的核磁共振序列還原,主要表征出空域圖像細(xì)節(jié)豐富且清晰,時域變化重建保真度高。
【學(xué)位單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2016
【中圖分類】：TP391.41;R445.2
【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 研究背景與意義
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 離線CS-DMRI研究現(xiàn)狀
        1.2.2 在線CS-DMRI研究現(xiàn)狀
    1.3 本文研究內(nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)
    1.4 章節(jié)安排
第二章 壓縮感知與核磁共振成像
    2.1 壓縮感知概述
        2.1.1 問題描敘
        2.1.2 測量矩陣選擇
        2.1.3 稀疏信號恢復(fù)框架
        2.1.4 實(shí)驗(yàn)與分析
    2.2 核磁共振成像概述
        2.2.1 核磁共振現(xiàn)象
        2.2.2 空間編碼和圖像重建
    2.3 基于壓縮感知的核磁共振成像
        2.3.1 CS-MRI圖像重建框架
        2.3.2 CS-MRI常用的優(yōu)化算法
    2.4 本章小結(jié)
第三章 基于GMTV的混合CS-DMRI模型
    3.1 基于壓縮感知的動態(tài)核磁共振成像概論
    3.2 基于廣義多結(jié)構(gòu)全變分正則的混合CS-DMRI
        3.2.1 符號定義與恢復(fù)模型重構(gòu)
        3.2.2 周期變密度下采樣與雙向參考預(yù)測
        3.2.3 廣義多結(jié)構(gòu)全變分正則
        3.2.4 基于GMTV的H-DMRI模型
        3.2.5 基于RLSF-PCG的數(shù)值算法
    3.3 實(shí)驗(yàn)與分析
        3.3.1 參數(shù)設(shè)定
        3.3.2 結(jié)果與分析
    3.4 本章小結(jié)
第四章 基于低秩與稀疏元素分離的CS-DMRI模型
    4.1 魯棒主元分析
    4.2 基于L+S的CS-DMRI模型
    4.3 數(shù)值算法
    4.4 實(shí)驗(yàn)與分析
    4.5 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 本文總結(jié)
    5.2 研究展望
致謝
參考文獻(xiàn)

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本文編號：2854464