【摘要】：磁共振并行成像技術(shù)利用多通道接收線圈空間靈敏度信息彌補空間編碼不足,能夠有效提升數(shù)據(jù)采集速度,改善圖像信噪比。但是,隨著接收線圈通道數(shù)量的不斷增多,數(shù)據(jù)存儲量以及計算復(fù)雜度也越來越大,尤其是在一些迭代計算中,因此數(shù)據(jù)處理和圖像重建時間也隨之增加。這對于磁共振三維采集、動態(tài)成像、實時成像以及快速成像而言,是一個亟需解決的問題。線圈通道壓縮技術(shù)可以通過將多個接收線圈通道的原始數(shù)據(jù)通過線性擬合的方法得到較少的虛擬線圈通道,從而能夠有效減少重建時間,同時沒有丟失多通道接收線圈陣列的數(shù)據(jù)采集優(yōu)勢。目前,該技術(shù)在笛卡爾采樣方式下已經(jīng)得到了一定程度的應(yīng)用,但是在非笛卡爾采樣方式下的實現(xiàn)和應(yīng)用卻未見諸多報道。對此,本文首先研究和實現(xiàn)了磁共振線圈通道壓縮技術(shù)在非笛卡爾采樣方式下的應(yīng)用,并以線性角徑向采集和黃金角徑向采集為例開展工作。本文主要內(nèi)容包括:(1)研究和實現(xiàn)了基于線性角徑向采集的GRAPPA(generalized auto-calibrating partially parallel acquisitions)和基于黃金角徑向采集的 SPIRiT(iterative self-consistent parallel imaging reconstruction)的未采樣數(shù)據(jù)恢復(fù),并用網(wǎng)格化算法重建圖像。(2)研究和實現(xiàn)了單一線圈通道壓縮算法(single coil compression,SCC)和幾何分解線圈通道壓縮算法(geometric-decomposition coil compression,GCC)在徑向快速采集中的應(yīng)用,并在不同欠采樣情況下對比兩種算法重建所得圖像與利用所有原始線圈通道數(shù)據(jù)重建所得圖像的差異,計算重建時間分析算法效率,以及加入噪聲后分析去噪能力。結(jié)果表明:SCC和GCC均能獲得與所有原始線圈通道數(shù)據(jù)重建所得圖像質(zhì)量相當(dāng)?shù)慕Y(jié)果,而在高倍欠采時更顯優(yōu)勢,且在相同情況下GCC均優(yōu)于SCC。SCC和GCC在去噪實驗中也體現(xiàn)出更好的噪聲容忍性,且GCC優(yōu)于SCC。此外,SCC和GCC能有效減少重建時間,具有高效性。
[Abstract]:Magnetic resonance parallel imaging (MRI) can make up for the lack of spatial coding by using the spatial sensitivity information of multi-channel receiving coil, which can effectively improve the speed of data acquisition and the signal-to-noise ratio (SNR) of image. However, with the increasing number of receiving coil channels, the amount of data storage and computational complexity are increasing, especially in some iterative calculations, so the time of data processing and image reconstruction is also increasing. This is an urgent problem to be solved for three-dimensional magnetic resonance acquisition, dynamic imaging, real-time imaging and fast imaging. The coil channel compression technology can obtain less virtual coil channels by linear fitting of the original data of multiple receiving coil channels, thus effectively reducing the reconstruction time. At the same time, there is no data acquisition advantage of multi-channel receiving coil array. At present, this technique has been applied to a certain extent in Cartesian sampling mode, but the implementation and application in non-Cartesian sampling mode has not been reported. In this paper, the application of magnetic resonance coil channel compression technology in non-Cartesian sampling mode is studied and implemented, and the linear angular radial acquisition and gold angular radial acquisition are taken as examples to carry out the work. The main contents of this paper are as follows: (1) the unsampled data recovery based on linear angle radial acquisition GRAPPA (generalized auto-calibrating partially parallel acquisitions) and gold angle radial acquisition SPIRiT (iterative self-consistent parallel imaging reconstruction) is studied and implemented. The image is reconstructed by gridding algorithm. (2) the application of single coil channel compression algorithm (single coil compression,SCC) and geometric decomposition coil channel compression algorithm (geometric-decomposition coil compression,GCC) in radial fast acquisition is studied and implemented. The differences between the images reconstructed by the two algorithms and those obtained by using all the original coil channel data are compared under different undersampling conditions, and the efficiency of the reconstruction time analysis algorithm and the denoising ability after adding noise are calculated. The results show that both SCC and GCC can obtain the same image quality as all the original coil channel data, and have more advantages in the case of high power undermining. In the same case, GCC is superior to SCC.SCC and GCC in denoising experiment, and GCC is superior to SCC. in noise tolerance. In addition, SCC and GCC can effectively reduce reconstruction time and are efficient.
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.41;R318

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