化学交换饱和转移（CEST）磁共振成像（MRI）是一种新型的分子影像技术,可以对分子中包含可交换质子的蛋白质和糖类等进行在体成像,有着重大的临床应用价值。然而,CEST MRI需要的时间相对较长,导致容易产生运动伪影。本文旨在研究一种适合CEST MRI运动伪影矫正的图像配准方法,将有利于提高CEST分析的准确性。针对目前使用基于传统梯度下降的图像配准方法在进行CEST MRI运动伪影矫正时,容易陷入局部最优,导致配准精度较低的问题,给出两种解决方法:（1）提出基于自适应随机梯度下降的CEST MRI图像配准方法。传统梯度下降的配准方法由于使用相对固定的学习步长,容易在多极值的情况下陷入局部最优,导致配准精度较低。针对此缺陷,本文采用自适应随机梯度下降的优化策略,根据前面最近两次迭代优化中的近似梯度的内积,自适应地预测学习步长,从而避免陷入局部最优,提高配准精度。以小鼠2维脑部CEST Z谱数据为例,进行不同的模拟刚体运动的配准实验。实验结果表明,与传统梯度下降的配准方法相比,所提方法的配准结果的MTR_asym（3.5ppm）图像、Z谱以及像素频偏光谱图与原始静态数据的相似度更高,而且饱和图像、MTR_asym（3.5ppm）图像与原始静态数据的互相关系数更高、均方根误差更低,验证了所提方法对CEST MRI的运动伪影矫正具有更准确、鲁棒的优势。（2）提出基于傅里叶变换（FT）图像相关与传统梯度下降的混合配准方法。该方法从另一个角度,解决传统梯度下降容易陷入局部最优导致配准精度较低的问题:使用FT图像相关和传统梯度下降两种配准方法,按多种组合顺序配准并得到多种结果,然后挑选与参考图像的互相关系数最大者作为最终配准结果。通过该方法,可以根据不同的运动情形,在传统梯度下降配准之前提供合适的初始空间变换,或者在其配准之后进行更精细的矫正,从而减小传统梯度下降陷入局部最优的影响,提高配准精度。同样地,使用小鼠2维脑部CEST Z谱数据,进行不同的模拟刚体运动的配准实验。实验结果表明,与传统梯度下降的配准方法相比,该方法的配准结果与原始静态数据更相似,验证了在CEST MRI运动伪影矫正中,该方法同样更准确、鲁棒。