基于压缩感知的快速磁共振成像技术研究

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1、分类号R445.2密级公开UDC621.3学位论文编号D-10617-308-(2016)-04047重庆邮电大学硕士学位论文中文题目基于压缩感知的快速磁共振成像技术研究英文题目TheStudyofFastMRITechniqueBasedonCompressedSensing学号S130403006姓名朱庆永学位类别工学硕士学科专业电工理论与新技术指导教师管春副教授完成日期2016年6月8日重庆邮电大学硕士学位论文摘要摘要人们生活质量的改善往往归功于科技的发展，医疗健康领域也不例外。目前包括超声(Ultrasound,US)、计

2、算机断层显像(ComputedTomography,CT)、核磁共振成像(NuclearMagneticResonanceImaging,NMRI)以及正电子发射型计算机断层显像(PositronEmissionTomography,PET)等在内的主要影像技术研究正蓬勃兴起。磁共振成像是一种利用核磁共振原理进行人体显像的技术，即通过激发人体大量存在的氢原子核（氢质子），捕捉其由激发态到基态释放的能量信号，以此用作人体组织结构以及生理功能信息的影像呈现。但在实际磁共振成像过程中，其数据采集时间受限于Nyquist采样定理，成像时间

3、缓慢。因此，如何在确保图像重建质量的情况下，提高成像速度是目前磁共振成像研究的热点问题。压缩感知(CompressedSensing,CS)技术因其对欠采样数据良好的重建能力已在磁共振快速成像中得到应用，即利用磁共振图像在线性变换域内的稀疏特性，仅由非相干性采样得到的少量成像数据即可较大概率地精确重建出原始图像。本文针对磁共振成像数据扫描时间长，成像速度慢等问题，在压缩感知理论框架下，提出两种新的磁共振快速重建方法与模型，旨在提高磁共振成像速度的同时，保证较高的成像质量。第一种，利用广义级数(GeneralSeries,GS)模型

4、，将与目标图像相似的参考图像信息耦合到目标图像的一般性表达级数中，由此获得一个重新表达的目标图像，运用压缩感知模型，稀疏约束待重建目标图像的残差图像，使得在高倍率加速情况下，依然得到较高的重建精度。通过多扫描实验数据验证了所提方法与模型的有效性，在5倍加速的情况下，重建图像的相对误差由传统方法的23.22%降低为12.31%。第二种，利用参考图像与目标图像间的相似梯度方向(GradientOrientationPriors,GOP)约束，使得目标图像的梯度方向向量尽可能正交于参考图像对应位置梯度方向的法向量，使两者图像梯度方向保持

5、一致。实验证明，在压缩感知框架下，所提重建方法无论是对于单个对比度重建还是多对比度重建均能进一步提高重建精度，缩短成像时间，其中一维编码方向加速从4倍提高到6倍，二维编码I重庆邮电大学硕士学位论文摘要方向加速从6倍提高到8倍。本文所提的两种方法分别针对性地用于解决磁共振成像速度慢以及欠采样数据成像质量不高这两个技术瓶颈，通过仿真以及活体图像数据实验，证明了所提方法的重建结果相比于其他传统方法均表现出优越的性能，为基于压缩感知的快速磁共振成像的实际临床应用提供了新的思路与方法。关键词：核磁共振成像，压缩感知，参考图像，广义级数模型，

6、梯度方向II重庆邮电大学硕士学位论文AbstractAbstractTheimprovementofpeople’slivingusuallyattributestoscienceandtechnology,thefieldofmedicaltreatmentandhealthyisnoexception.Atpresent,theresearchesofmainmedicalimagingtechnologiesarespringingup,includingtheUltrasound(US),ComputedTomograph

7、y(CT),NuclearMagneticResonanceImaging(NMRI)andPositronEmissionComputedTomography(PET).NuclearMagneticResonanceImagingisanuclearmagneticresonancebasedbody-imagingmethod,whichcouldstimulateabundanthydrogenprotonsinhumanbodyandcaptureenergysignalthatreleasedfromthevibrat

8、ionalstatetothesteady,therebytheimageinformationofthehumantissueandphysiologicalfunctionareobtained.Buttheacquisitionofimagi