本文選題：動(dòng)態(tài)磁共振 + 加速成像�。� 參考：《浙江大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：時(shí)間分辨率和空間分辨率對(duì)于臨床診斷動(dòng)態(tài)磁共振成像來(lái)說(shuō)具有非常重要的意義,因而促進(jìn)了很多快速成像方法的產(chǎn)生。k-t principal component analysis(-t PCA)作為廣泛使用的線性采集加速技術(shù)(κ-t broad-use linear acquisition speed-up technique,k-t BLAST)的延伸,是一種經(jīng)典的高時(shí)間分辨率和高空間分辨率的重建算法,已經(jīng)被廣泛應(yīng)用到自由呼吸的心臟灌注、腦灌注等具有高頻帶信號(hào)的動(dòng)態(tài)快速成像中。它利用主成份分析技術(shù)提取時(shí)空相關(guān)關(guān)系作為時(shí)間基本函數(shù),從根本上改變了信號(hào)重建逆問(wèn)題,提高了重建圖像的時(shí)間保真度。但是,當(dāng)快速采樣的加速因子不斷提高時(shí),k-tPCA的重建結(jié)果會(huì)隨之出現(xiàn)不斷增大的圖像噪聲和無(wú)法容忍的混疊偽影,極大地影響了 κ-tPCA算法在高幀頻成像方面的應(yīng)用。近年來(lái),稀疏數(shù)據(jù)的重建已經(jīng)應(yīng)用在很多動(dòng)態(tài)并行成像領(lǐng)域。通過(guò)將重建算法直接作用于稀疏性數(shù)據(jù),可以得到比原始數(shù)據(jù)更好的重建結(jié)果。因此,針對(duì)k-t PCA的上述問(wèn)題,本文進(jìn)行了基于人工稀疏的動(dòng)態(tài)磁共振成像算法研究。文中提出稀疏κ-tPCA重建算法,旨在結(jié)合人工稀疏的思想進(jìn)一步提高k-t PCA的重建性能。通過(guò)消除由稀疏性重建得到的初始圖像誤差,提高重建的時(shí)間分辨率和信噪比,改善高倍加速重建中的圖像質(zhì)量。此外,基于現(xiàn)有的殘差k空間稀疏性方法,本文又提出了殘差k空間k-t PCA算法作為對(duì)比。文中通過(guò)仿真數(shù)據(jù)和實(shí)際人體成像數(shù)據(jù)分析了傳統(tǒng)k-t PCA與這兩種k-t PCA改進(jìn)算法的重建結(jié)果,驗(yàn)證了理論方法的正確性,并利用均方誤差、信噪比和信號(hào)強(qiáng)度時(shí)間曲線等指標(biāo)分別描述重建算法的性能,在不同的欠采樣數(shù)據(jù)中一一比較這幾種算法的優(yōu)劣,探索對(duì)于灌注成像等動(dòng)態(tài)成像較為優(yōu)秀的算法。
[Abstract]:Time resolution and spatial resolution are very important for clinical diagnosis of dynamic magnetic resonance imaging. As an extension of 魏 -t broad-use linear acquisition speed-up technique (魏 -t broad-use linear acquisition speed-up technique k-t blast), it is a classical reconstruction algorithm with high temporal resolution and high spatial resolution. It has been widely used in dynamic fast imaging of heart perfusion, cerebral perfusion and so on with high frequency band signal. It uses principal component analysis (PCA) technique to extract spatio-temporal correlation as a basic function of time, which fundamentally changes the inverse problem of signal reconstruction and improves the temporal fidelity of reconstructed images. However, when the acceleration factor of fast sampling is increasing, the image noise and the intolerable aliasing artifact will appear in the reconstruction result of k-tPCA, which greatly affects the application of 魏 -tPCA algorithm in high frame rate imaging. In recent years, sparse data reconstruction has been used in many dynamic parallel imaging fields. By applying the reconstruction algorithm directly to the sparse data, a better reconstruction result than the original data can be obtained. Therefore, a dynamic magnetic resonance imaging algorithm based on artificial sparsity is proposed to solve the above problems of k-t PCA. In this paper, a sparse 魏 -tPCA reconstruction algorithm is proposed to further improve the reconstruction performance of k-t PCA with the idea of artificial sparsity. By eliminating the initial image error obtained from sparse reconstruction, the time resolution and signal-to-noise ratio (SNR) of reconstruction are improved, and the image quality in high-power accelerated reconstruction is improved. In addition, based on the existing residual k-space sparsity method, the k-t PCA algorithm of residual k-space is proposed as a comparison. In this paper, the reconstruction results of the traditional k-t PCA and these two improved k-t PCA algorithms are analyzed by simulation data and actual human body imaging data. The correctness of the theoretical method is verified and the mean square error is used. The SNR and signal intensity time curves describe the performance of the reconstruction algorithm, compare the advantages and disadvantages of these algorithms one by one in different under-sampled data, and explore better algorithms for dynamic imaging such as perfusion imaging.
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41;R445.2

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本文編號(hào)：2064629