资源描述：
《关于MRI中减轻伪像方法和并行成像重建算法的研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、河北工业大学硕士学位论文关于MRI中减轻伪像方法和并行成像重建算法的研究摘要在磁共振成像(MRI)中，图像的清晰和成像速度是两大研究重点，本论文主要研究了这两方面问题。即：提出运用变密度的K空间轨迹来减少混叠伪像和应用SENSE并行成像，其中提出的部分K空间采样和并行采样相结合的采样方式，大大的提高了成像速度。本文提出把变密度K空间轨迹运用于减少混叠伪像。因为在MRI中，为了减少扫描时间，提高成像速度通常运用欠采样方式，但是欠采样方式的采样频率不满足内奎斯特采样频率，从而导致了混叠伪像。因为一幅图像的能量主要集中在其K空间中心区域，假如K空
2、间一致的欠采样，那么混叠伪像将包含大部分的低频成分；另一方面，由于K空间边缘包含了一幅图的很少能量，欠采样边缘并不导致严重的混叠伪像。因此，可以用变密度的K空间轨迹满采样K空间中心部分来减少低频混叠伪像，而用欠采样K空间外围区域来缩短扫描时间。本文把这种方法应用到螺旋轨迹像和二维傅立叶（Cartesian）轨迹像中，实验结果证明变密度的K空间采样方式相比较一致的欠采样方式而言，在相同的扫描时间内能明显的减少混叠伪像。本文还完成了SENSE并行成像重建以进一步加快成像速度。提出了把部分K空间采样和SENSE并行成像相结合的采样方式。实验证明了
3、这种方法极大的加快了成像速度。同时，比较了三种不同的图象重建方法的优缺点。关键词：MRI重建,螺旋轨迹,Cartesian,变密度,SENSE并行成像,部分K空间采集i关于MRI中减轻伪像方法和并行成像重建算法的研究ABOUTTHERESEARCHOFTHEMETHODOFREDUCINGARTIFACTSANDPARALLELIMAGINGALGORITHMINMRIABSTRACTInthereconstructionalgorithminMRI,itisveryimportantandpracticaltoimprovethequal
4、ityofimagesandtospeedtheimaging.Twomissionsherearecompleted.Ontheonehand,thevariabledensityKspacetrajectoryisutilizedtoreducetheartifactsimages.Ontheotherhand,SENSEparallelimagesmethodisstudiedInMRI,undersamplingisusuallyusedforreducingthescantime,butitoftenresultsintheali
5、asingartifactsbecausethesamplingfrequencyisnotsatisfiedbytheNequestfrequency.MyinitialworKisfocusedontryingtoreducethelowfrequencycomponentsintheimages.ItisKnownthatiftheK-space,wheremostenergyofanimagebeingconcentrated,isuniformlyundersampled,thealiasingartifactswilloften
6、containmostlowfrequencycomponents;Furthermore,theedgeofK-spacecontainslessenergy,whichcannotleadtoseverealiasingifundersampled.So,thevariabledensitysamplingmethodisutilizedinboththespiraltrajectoryimagingandthetwo-dimensionalFouriertransformimaging.Itisconcludedthatthismet
7、hodcansignificantlyreducethealiasingartifactsbycomparingwiththeuniformundersamplingpatternduringthesamescantime.BasedonmyinitialworK,thereconstructionofSENSEparallelimageisstudiedforfurtherspeedingscantime.Themethod,combiningmethodofpartialKspaceacquisitionwiththeSENSEpara
8、llelimages,isproposed.Itisconcludedthatthismethodisefficientandeffectivebycomparingwithot
