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磁共振成像(MRI)是一种利用氢质子的自旋共振现象进行人体成像的技术,由于其无辐射、分辨率高而成为医学影像领域重要的技术之一。然而,相对较长的成像时间影响了MRI在临床的一些应用。如何提高成像速度一直是MRI技术领域的研究热点,其中从减少k空间的采样数据量来提高成像速度是其中一类方法。近年来,随着压缩感知(Compressed Sensing,CS)理论的出现,基于CS的MRI(CS-MRI)成像方法受到广泛关注。CS-MRI技术利用信号的稀疏或可压缩性有效地减少了所需的k空间数据量。考虑在MRI应用中,在获取目标图像之前,经常已知与目标具有相同解剖结构的图像,如果能有效利用此类图像提供的参考信息,将进一步减小CS-MRI方法的测量数据。本文依据CS-MRI理论,研究利用参考图像信息建立MR图像重建模型,实现欠采样下的高质量MR图像重建,主要研究工作如下:(1)提出一种利用差异图像梯度复原的MR图像重建方法,该方法将目标图像视为参考图像与差异图像之和,由于差异图像的水平和竖直方向的梯度图像比差异图像本身更为稀疏,本文提出首先重建差异图像的水平和竖直方向的梯度图像,从而得到差异图像,最后获得目标图像。实际的MR图像的实验结果表明,基于差异图像梯度复原重建的方法能够在保证重建质量的同时降低所需要的k空间数据量。(2)提出一种基于差异图像低秩填充的MR图像重建方法。该方法将目标图像视为参考图像与差异图像之和,利用差异图像的k空间数据的线性相关性,构成低秩的C矩阵和S矩阵,通过约束C矩阵和S矩阵的低秩性,重建出差异图像,最后获得目标图像。实验结果表明,该方法优于目标图像k空间低秩矩阵填充方法,尤其在低采样率下,其重建性能的优势更为明显。(3)提出一种利用参考图像的空间信息进行基于联合子空间的MR图像重建方法,该方法在基于联合子空间CS-MRI重建方法的框架下,利用参考图像提供的空间信息提高目标图像的小波域主要系数的估计精度。仿真实验结果表明:与其他重建方法相比,该方法的重建图像质量在不同采样率下均有不同程度地提升。