中文摘要：

动态磁共振成像（MRI）可以监视成像目标的动态过程，在运动器官成像等领域得到广泛应用。时空分辨率是动态MRI的关键技术指标，现有欠采样动态MRI技术受采样定理限制,难以在时空分辨率上同时达到较高，为此需要新理论突破采样定理约束，为欠采样动态MRI提供新方法。压缩传感(CS)理论是新近提出的可突破采样定理限制的非线性重建理论，针对可压缩信号，利用CS理论可由远低于采样定理要求的数据量重建原信号。项目旨在研究CS理论应用于高时空分辨率动态MRI需要解决的几个关键技术。具体为考虑动态MRI影像自身特点和成像特点的影像自适应稀疏表示方法和数据采样策略的研究；新的性能逼近L0范数且具有较高计算效率的目标函数的构建和算法研究；可综合利用影像稀疏先验信息、时空相关性及线圈敏感度信息等多种信息的非线性重建方法的研究等。通过上述研究，深入挖掘CS理论的潜力，解决现有动态MRI技术时空分辨率难以兼顾的问题。

结论摘要：

动态磁共振成像（MRI）可以监视成像目标的动态过程，在运动器官成像等领域得到广泛应用。但受采样定理与MRI成像机理的限制，动态MRI难以同时获得高时、空分辨率，这限制了动态MRI的性能。新近提出的压缩感知(CS)理论为由远低于采样定理要求的观测数据量重建原始信号提供了理论保证，从而使得高时空分辨率动态MRI成像成为可能。项目围绕高时空分辨率动态MRI成像关键技术稀疏表示方法、部分K空间数据重建方法、图像/影像视觉提升方法等展开研究。目前课题组已提出四种稀疏表示方法贝叶斯鲁棒PCA（BRPCA）、基于spike-slab稀疏先验的贝叶斯自适应字典稀疏表示方法、鲁棒贝叶斯自适应字典稀疏表示以及鲁棒RVM等；提出两种部分K空间MRI重建方法综合利用图像的局部稀疏与全局稀疏先验信息的CS重建方法、综合利用时空相关与稀疏先验信息的动态MRI影像CS重建方法；提出几种图像/影像视觉提升方法综合利用稀疏与空间相关等先验信息的图像复原算法、基于仿生的彩色图像增强算法、基于亮/暗通道先验的图像增强算法等。另外课题组在基金的支持下，在视网膜血管医学图像处理、脑血管图像处理及其在放射安全中的应用等方面做了一些有益的尝试，并取得了一定的成果。目前课题组已发表学术论文15篇，录用3篇，另有5篇已投稿，取得了一定的学术影响力。如BRPCA方法发表在图像处理领域国际顶尖期刊IEEE Trans. Image Processing，1年时间内Google scholar他引23次，且BRPCA方法并不局限在动态MRI影像数据稀疏建模，也可广泛应用于降维、矩阵填充、视频背景与前景分离等领域。