数据采集速度慢是制约磁共振成像技术发展的瓶颈,也是近年来磁共振成像领域研究的热点之一。为了解决这一问题,本项目以挖掘和运用磁共振图像的特征信息为主线,将快速非均匀螺旋线采集序列和正则化并行成像重建方法有机地结合起来、协同研究,以建立高效的快速成像方法。本项目研究由图像频率域能量分布生成非均匀螺旋线采样轨迹的方法,并探索最佳欠采样方式,减小混迭伪影对图像结构的破坏,运用数据的冗余信息,矫正偏共振和人体运动的影响,研究3维正则化并行成像重建方法,将不同层面数据间的关联性利用起来,挖掘和提取其中蕴含的3维图像结构信息,用以引导和稳定高倍加速情况下并行成像的重建过程,抑制噪声放大,充分保护重建图像中的细节结构,实现快速成像。本项目的研究在有效提高成像速度的同时,还将为快速成像方法的研究提供新的思路。
variable density spiral;regularization;parallel imaging;nonlocal;
本项目将非均匀螺旋线数据采集序列和正则化重建算法有机地结合起来,建立高质量的并行磁共振成像方法,推动了基于非均匀螺旋线数据采集的快速成像方法的发展。项目研究提出了以"worst-case energy"作为代价函数方程的螺旋线轨迹优化方法,依据图像能量分布改变采样密度分布,从而降低欠采样引起的混迭强度,并兼顾偏共振效应的抑制,提高数据采集质量。基于该数据采集,提出了自适应非局部全变分、多尺度继承性和非局部零范数正则化方法,提高图像重建的质量。相比于现在的主流L1范数方法,非局部全变分能够更好地保护细节结构并抑制噪声方法。多尺度继承性方法则通过进行不同尺度图像结构信息提取,区分混迭伪影和图像结构,在保护结构的同时,去除图像的残余混迭伪影,提高重建精度。上述采集与重建方法在弥散张量成像中获得应用,有效提高成像质量。