本文選題：磁共振成像技術(shù)　切入點：非笛卡爾采樣　出處：《儀器儀表學(xué)報》2017年08期

【摘要】：相對于傳統(tǒng)的k空間笛卡爾采樣,非笛卡爾采樣能夠使得k空間具有更高的覆蓋效率,同時可以更有效地利用梯度系統(tǒng)性能,減少d B/dt值,避免引起人體不良的生理反應(yīng)。k空間非笛卡爾采樣和并行成像技術(shù)結(jié)合能夠進一步提高成像速度,但是也使得圖像域中的偽影模式更加復(fù)雜,因此非笛卡爾并行磁共振成像重建具有更高的技術(shù)難度。綜述了目前幾種典型的非笛卡爾并行成像重建技術(shù),具體討論了每種方法的技術(shù)細節(jié)和優(yōu)缺點,包括敏感度編碼(SENSE)、共軛梯度敏感度編碼(CGSENSE)、非笛卡爾自標定并行采集方法(non-Cartesian GRAPPA)、基于數(shù)據(jù)一致性的迭代方法(SPIRi T)和近年來發(fā)展迅速的壓縮感知技術(shù)。SENSE和CG-SENSE理論上可以獲得最優(yōu)的重建結(jié)果,但受制于線圈敏感度分布的準確測量;Non-Cartesian GRAPPA無需測量線圈敏感度,但只能對特定的非笛卡爾采樣模式進行近似計算;SPIRi T結(jié)合了SENSE和GRAPPA的優(yōu)點,通過迭代優(yōu)化方法可以獲得較滿意的結(jié)果;壓縮感知技術(shù)利用圖像的稀疏變換特性,配合現(xiàn)有的迭代優(yōu)化并行成像方法可以進一步提升重建圖像質(zhì)量,將繼續(xù)成為未來研究的熱點。
[Abstract]:Compared with the traditional k-space Cartesian sampling, the non-Cartesian sampling can make the k-space have higher coverage efficiency, at the same time, it can make more effective use of the gradient system performance and reduce the d B/dt value. The combination of non-Cartesian sampling and parallel imaging technology can further improve the imaging speed, but it also makes the artifact mode in the image domain more complicated. Therefore, non-Cartesian parallel magnetic resonance imaging reconstruction is more difficult. Several typical non-Cartesian parallel imaging reconstruction techniques are reviewed, and the technical details, advantages and disadvantages of each method are discussed in detail. These include sensitivity coding, conjugate gradient sensitivity coding, CGSENSEN, non-Cartesian GRAPPAA, non-Cartesian GRAPPAA, iterative methods based on data consistency (SPIRI T) and the rapidly developed compression sensing techniques .SENSE and CG-SENSE in theory. To get the best result of reconstruction, However, accurate measurement of coil sensitivity distribution by non-Cartesian GRAPPA does not require the measurement of coil sensitivity, but can only be approximately calculated for a particular non-Cartesian sampling mode. SPIRI T combines the advantages of SENSE and GRAPPA. Through iterative optimization method, satisfactory results can be obtained, and compression sensing technology can further improve the quality of reconstructed images by utilizing the sparse transformation characteristics of images and combining with existing iterative optimization parallel imaging methods. Will continue to be the focus of future research.
【作者單位】： 中國科學(xué)院蘇州生物醫(yī)學(xué)工程技術(shù)研究所醫(yī)學(xué)影像室;
【基金】：中科院科研裝備研制項目(YZ201445) 國家自然科學(xué)基金(11505281)項目資助
【分類號】：R445.2;TP391.41

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