基于k-t grappa重建算法的磁共振温度成像

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1、基于k-tGRAPPA重建算法的磁共振温度成像吕宙2014年12月中图分类号：UDC分类号：基于k-tGRAPPA重建算法的磁共振温度成像作者姓名吕宙学院名称生命学院指导教师高天欣答辩委员会主席彭彧华申请学位级别理学硕士学科专业生物医学工程学位授予单位北京理工大学论文答辩日期2015年1月K-tGRAPPAAcceleratedMRTemperatureMappingCandidateName：ZhouLvSchoolorDepartment:BiomedicalEngineeringFacultyMentor:Dr.Ti

2、anxinGaoChair,ThesisCommittee：Prof.YuhuaPengDegreeApplied:MasterofScienceMajor：BiomedicalEngineeringDegreeby:BeijingInstituteofTechnologyTheDateofDefence：January，2015研究成果声明本人郑重声明：所提交的学位论文是我本人在指导教师的指导下进行的研究工作获得的研究成果。尽我所知，文中除特别标注和致谢的地方外，学位论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含

3、为获得北京理工大学或其它教育机构的学位或证书所使用过的材料。与我一同工作的合作者对此研究工作所做的任何贡献均已在学位论文中作了明确的说明并表示了谢意。特此申明。签名：日期：北京理工大学硕士学位论文摘要HIFU（HighIntensityFocusedUltrasound，高强度聚焦超声）等肿瘤热疗手段热疗加热速率快，对温度监控的准确性、实时性、分辨率都有很高要求。基于PRF的磁共振温度成像方法具有高时空分辨率、与温度良好的线性关系和无组织依赖性等优点，高场下应用最为广泛，但其时空分辨率尚难达到HIFU热疗的要求。提升磁共振

4、成像时空分辨率的一个主要方法是降采k空间数据，再通过特殊重建算法恢复数据，从而在不损失图像质量前提下减少采样时间。已有的TCR算法、k空间直接测量法需要预设参数、迭代时间长，难以在临床使用。本课题提出变密度k空间采样与k-tGRAPPA重建算法结合的方法，避免了训练数据、模型、迭代计算的使用，临床适用性强。论文进行了数值仿真、仿体实验和人体实验。数值仿真使用Soneson开发的HIFU仿真工具包模拟HIFU热疗过程中的温度分布，结果表明在k空间降采四倍时，加热区域温度的均方根误差仍低于0.2℃。五组仿体HIFU加热实验和五

5、组人体HIFU加热实验都在飞利浦SonalleveMR-HIFU平台进行，每组使用不同的加热功率和加热时间，随后对满采的k空间数据进行人工降采，再使用k-tGRAPPA算法进行重建。实验结果表明，在k空间降采四倍时，加热区域温度的均方根误差在仿体实验低于0.3℃，在人体实验低于1.1℃。重建图像保持较高的信噪比,每个时间帧（六个层面）的重建时间仅为1s，能够满足HIFU实时监控的要求。可见，变密度k空间采样与k-tGRAPPA重建算法具备临床应用前景。关键词：磁共振引导HIFU热疗；磁共振温度成像，k-tGRAPPA，临床

6、适用I北京理工大学硕士学位论文AbstractsHighspatiotemporaltemperaturemappingwithhighaccuracyisrequiredforthermaltherapymodalities,suchas,HIFU(HighIntensityFocusedUltrasound)ablation.PRF-basedMRthermometryiswidelyusedathighmagneticfieldforitshighspatiotemporalresolution,excellentl

7、inearitywithtemperatureanditsnon-reliabilitytotissuetype.However,thespatiotemporalresolutionatthemomentisstillnothighenoughforreal-timetemperaturemonitoringofHIFUablations.Reducingtheamountofacquireddatabyagivenreductionfactorinkspaceandreconstructtheimagethroughs

8、pecialmethodisatypicalmeanstoacceleratedataacquisitionwithoutlosstheimagequalityforMRI.Thiskindofmethodsinvolvetheuseofspecialreconstructionalgorithmsto