超導(dǎo)磁共振成像系統(tǒng)的無源勻場算法研究
發(fā)布時間:2017-07-06 11:14
本文關(guān)鍵詞:超導(dǎo)磁共振成像系統(tǒng)的無源勻場算法研究
更多相關(guān)文章: MRI 無源勻場 線性規(guī)劃 有效成像空間 非線性規(guī)劃 智能計算 粒子群算法 L_1范數(shù)最小二乘正則化
【摘要】:磁共振成像技術(shù)已經(jīng)發(fā)展成一種重要的非介入式斷層成像技術(shù),在臨床醫(yī)療診斷和治療上起著越來越重要的作用。超導(dǎo)磁共振成像系統(tǒng)因為其高場強和時間、空間內(nèi)高度的穩(wěn)定性和均勻度已經(jīng)成為現(xiàn)代臨床磁共振成像系統(tǒng)的主流,在科學(xué)研究以及其他領(lǐng)域都有著廣闊的前景。超導(dǎo)磁共振成像系統(tǒng)的成像功能以及圖像質(zhì)量高度依賴于在成像空間內(nèi)產(chǎn)生高均勻度靜磁場的超導(dǎo)磁體。但是,超導(dǎo)磁體由于磁體設(shè)計、制造以及安裝環(huán)境等因素的影響,主磁場的均勻性需要通過調(diào)整才能達到一定的均勻度標(biāo)準(zhǔn)從而得到高質(zhì)量的磁共振圖像。磁共振成像系統(tǒng)的勻場有兩種,一種是有源勻場技術(shù),通過通電線圈改善成像空間內(nèi)的磁場均勻度,通電線圈會和梯度線圈等競爭可用空間而且需要電力維護,價格也比較昂貴;另外一種是無源勻場技術(shù),它通過優(yōu)化一系列的勻場片(磁性材料,一般是電工鋼)的分布進行勻場,這種技術(shù)一旦實施不需要電力維護而且很廉價,靈活性很好。無源勻場技術(shù)中的勻場片被固定在超導(dǎo)磁體內(nèi)壁的抽屜中,他們被磁化之后在成像空間產(chǎn)生磁化磁場以補償Bo場的不均勻性。實踐中,在達到勻場要求的同時,用于勻場的鐵片總量應(yīng)被控制在最小,這是因為勻場片的存在可能會引入熱穩(wěn)定性問題以及渦流問題。針對超導(dǎo)磁共振成像系統(tǒng)成像區(qū)域內(nèi)主磁場的不均勻性,本文將圍繞以下三個方面研究相關(guān)的無源勻場優(yōu)化問題。(1)一種能夠有效矯正磁共振成像系統(tǒng)靜磁場的新型無源勻場方法在磁共振成像系統(tǒng)的MRI掃描過程中,待檢測部位所在的成像區(qū)域一般是一個預(yù)先定義的球形區(qū)域,而無源勻場過程就是找出主磁體內(nèi)壁的抽屜中最優(yōu)的勻場片厚度分布從而提高成像空間的靜磁場B0的均勻度。然而,傳統(tǒng)的無源勻場方法都忽略了病床以下的那部分成像空間沒有用于掃描成像這個事實。本文提出一種新型的無源勻場方法,該方法嘗試避免對成像空間中病床以下那部分空間進行勻場。在這個過程中,靜磁場B0的測量仍然是在傳統(tǒng)成像空間的球體表面進行,然后被映射到有效的成像區(qū)域表面,即成像空間中病床以上的空間表面;同時也需要計算出專門針對病床以上那部分成像空間的敏感系數(shù)矩陣。本文應(yīng)用傳統(tǒng)線性規(guī)劃算法求解勻場片的厚度以及位置分布進行勻場。文章中的實驗研究表明,通過修改目標(biāo)勻場區(qū)域,這種新的勻場方法可以提供更優(yōu)越的優(yōu)化解。和傳統(tǒng)的無源勻場方法相比較,文中的新方法能夠用更少量的勻場片在實際磁共振掃描空間中帶來更均勻的磁場,這將提高系統(tǒng)靜磁場的熱穩(wěn)定性而且可以減少渦流。另外,目標(biāo)區(qū)域的減少也降低了優(yōu)化問題本身的復(fù)雜度,節(jié)省資源。新的無源勻場方法能夠有助于提高磁共振系統(tǒng)中實際成像空間內(nèi)的磁場均勻度,最終提高成像質(zhì)量。(2)基于L1范數(shù)的最小二乘正則化算法的無源勻場磁共振成像系統(tǒng)中主磁體的無源勻場問題用到的典型優(yōu)化算法是線性規(guī)劃算法。然而實踐應(yīng)用中線性規(guī)劃算法一般都很慢,而且很難很好的平衡成像空間內(nèi)磁場的均勻度和勻場所用勻場片的總量之間的關(guān)系。為此,我們發(fā)展了一種新的非線性規(guī)劃算法——基于L1范數(shù)的最小二乘正則化算法,它能夠更好的平衡成像空間內(nèi)磁場的均勻度和勻場片總量這兩個限制。該優(yōu)化算法利用最小二乘方法最小化成像空間表面采樣點的磁場誤差,同時用基于L1范數(shù)的約束控制勻場鐵片的總量。這個算法已經(jīng)用實際超導(dǎo)磁共振成像系統(tǒng)中超導(dǎo)磁體的磁場數(shù)據(jù)進行仿真測試過,結(jié)果顯示在使用相似的計算成本和勻場片總量的情況下,和傳統(tǒng)的線性規(guī)劃算法相比,新的算法能夠得到更優(yōu)越的磁場均勻度(文中的例子中,有43%的提高)。同時,該算法也克服了一般非線性算法用于無源勻場優(yōu)化時用時很長的缺點,在勻場片和采樣點都達到500以上的情況下用時在半個小時以內(nèi),如果用線性規(guī)劃算法提供初始解那么該算法的單次運算時間在幾分鐘以內(nèi),可以快速的求解同時提供更加均勻的磁場環(huán)境。(3)基于粒子群算法的無源勻場研究無源勻場技術(shù)作為提高成像空間內(nèi)主磁場均勻性的一個關(guān)鍵技術(shù),因為其價格低廉以及很好的靈活性一直被廣泛應(yīng)用在磁共振成像系統(tǒng)中主磁場的勻場優(yōu)化中。然而,無源勻場優(yōu)化過程是一種高維優(yōu)化問題,需要優(yōu)化的變量數(shù)量經(jīng)常達到幾百甚至上千,一般的確定性優(yōu)化算法在對主磁場進行勻場優(yōu)化時,將主磁場均勻度提高到一定的均勻度的時候很難再進一步的提高磁場的均勻度。因此,本文考慮用智能優(yōu)化算法中的粒子群算法對磁共振成像系統(tǒng)的主磁場進行第二次優(yōu)化,即在傳統(tǒng)優(yōu)化算法——線性規(guī)劃算法的基礎(chǔ)上再進行粒子群優(yōu)化(微調(diào))以期得到更加均勻的磁場環(huán)境,從而提高磁共振成像系統(tǒng)的圖像質(zhì)量。本文第五章應(yīng)用粒子群算法在傳統(tǒng)的線性規(guī)劃算法基礎(chǔ)上進行了仿真研究和計算,結(jié)果顯示粒子群算法在線性規(guī)劃算法優(yōu)化的基礎(chǔ)之上仍然能夠小幅度的提高磁場的均勻性。因為無源勻場優(yōu)化本身在線性規(guī)劃算法之后的成像空間磁場均勻度一般也達到10個ppm左右(對于高場磁共振成像系統(tǒng)),數(shù)量級很小,傳統(tǒng)粒子群算法中通用的參數(shù)也需要做相應(yīng)的調(diào)整才能夠進一步提高磁場的均勻度。而且文中的研究發(fā)現(xiàn),粒子群算法對初始粒子群的數(shù)量和多樣性有一定的依賴性,容易陷入局部最優(yōu),該算法在無源勻場優(yōu)化問題中的應(yīng)用還需要進一步的研究和改進。
【關(guān)鍵詞】:MRI 無源勻場 線性規(guī)劃 有效成像空間 非線性規(guī)劃 智能計算 粒子群算法 L_1范數(shù)最小二乘正則化
【學(xué)位授予單位】:浙江大學(xué)
【學(xué)位級別】:博士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類號】:R445.2
【目錄】:
- 致謝6-8
- 摘要8-11
- ABSTRACT11-18
- 1 緒論18-26
- 1.1 引言18
- 1.2 研究內(nèi)容和背景18-23
- 1.3 本論文的主要創(chuàng)新點和貢獻23-25
- 1.4 本論文的結(jié)構(gòu)組成25-26
- 2 研究背景26-53
- 本章介紹26
- 2.1 磁共振成像簡史26-28
- 2.2 核磁共振原理(Nuclear Magnetic Resonance)28-34
- 2.2.1 核、自旋和能級28-29
- 2.2.2 波爾茲曼統(tǒng)計學(xué)29-30
- 2.2.3 體磁化30
- 2.2.4 RF脈沖30-31
- 2.2.5 馳豫31-32
- 2.2.6 自由感應(yīng)衰減:NMR信號32-33
- 2.2.7 回波33-34
- 2.3 磁共振成像硬件系統(tǒng)組成34-39
- 2.4 靜磁場分析39-43
- 2.4.1 基本物理原理39-41
- 2.4.2 諧波分析41-43
- 2.5 無源勻場技術(shù)43-52
- 本章小結(jié)52-53
- 3 針對MRI系統(tǒng)中病床以上的成像空間磁場的新型勻場方法53-72
- 本章介紹53
- 3.1 背景與意義53-55
- 3.2 模型與方法55-65
- 3.2.1 無源勻場過程55-57
- 3.2.2 場圖的獲取57-60
- 3.2.3 敏感度系數(shù)矩陣的計算60-63
- 3.2.4 用線性規(guī)劃算法求解無源勻場問題63-65
- 3.3 實例研究65-70
- 3.4 討論與結(jié)論70-71
- 本章小結(jié)71-72
- 4 基于L_1范數(shù)最小二乘正則化算法的無源勻場研究72-82
- 本章介紹72
- 4.1 引言72-73
- 4.2 模型與方法73-75
- 4.3 仿真結(jié)果75-80
- 4.4 討論與結(jié)論80-81
- 本章小結(jié)81-82
- 5 基于粒子群算法的無源勻場研究82-93
- 本章介紹82
- 5.1 引言82-83
- 5.2 模型與方法83-86
- 5.2.1 基于線性規(guī)劃算法的優(yōu)化83-84
- 5.2.2 基于粒子群算法的第二次優(yōu)化84-86
- 5.3 仿真試驗86-90
- 5.4 結(jié)果與討論90-92
- 本章小結(jié)92-93
- 6 總結(jié)與展望93-96
- 6.1 總結(jié)93-94
- 6.2 展望94-96
- 參考文獻96-106
- 附錄A106-107
- 附錄B107-109
- 附錄C109
【參考文獻】
中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前6條
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本文編號:525968
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