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磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging, MRI)可在无创的条件下对人体或其它生物体内的组织结构和功能进行成像,它具有图像分辨率高、成像参数多、可任意方向断层、对人体无电离辐射伤害等优点。因此,磁共振成像得以在临床上广泛应用,并成为临床上和科学研究中越来越重要的成像方法。然而,在磁共振成像过程中由于数据采集的时间比较长,病人的自主性或非自主性运动常常难以避免,这就导致在最终重建的图像中形成伪影,从而影响医生做出正确的诊断。由于运动的不确定性以及难以获得运动的先验知识,对运动伪影的校正也就十分困难,严重影响和阻碍了磁共振成像技术的发展和应用。因此,如何有效地消除运动伪影对磁共振成像的影响,已经引起了国内外学者的广泛关注,是当前医学成像领域中的研究热点之一。本文在熟悉和掌握磁共振成像原理和技术的基础上,对PROPELLER采样方式及其重建算法进行了深入研究。PROPELLER方法对刚性运动伪影具有很好的消除效果,并在头部磁共振成像中获得了成功应用。但是刚性运动一般仅存在于头部成像中,人体其它部位成像往往伴随着不同程度的软组织拉伸变形等。对于这种软组织变形必须基于非刚性运动模型才能准确地进行描述并加以校正。虽然PROPELLER方法通过相关加权在一定程度上消除了一些刚性运动之外的伪影,但它不能有效地刻画非刚性运动,因而作用非常有限。因此,本文在刚性运动伪影消除算法的基础上提出了一种基于PROPELLER方法的仿射运动伪影消除算法。该算法将PROPELLER采样中的每个K-空间条经过傅立叶逆变换重建得到临时图像,通过基于仿射运动模型的图像配准算法获得非刚性运动信息,然后根据仿射变换的频域性质,利用估计得到的仿射运动参数对PROPELLER采样中的每个K-空间条进行校正,最后把所有经过校正的K-空间条组合在一起网格化重建就可以得到最终图像。仿真数据实验与真实数据实验表明,相对于现有的PROPELLER重建算法,该算法对于刚性运动与仿射运动造成的伪影均具有很好的校正效果。为了提高仿射运动参数估计的精度和稳定性,本文提出了一种基于频域相位相关算法的仿射参数估计新方法。原有方法在求解仿射运动参数时直接把一个三阶单位矩阵作为初值代入到非线性最小二乘中,由于仿射变换参数较多,同样一种形变可能对应着多种参数组合方式,所以初值选取不好会直接影响到收敛结果的不确定性,而本文提出的新方法首先运用频域相位相关算法求出每个K-空间条的刚性运动参数,然后把刚性运动参数作为初值代入到仿射运动参数估计当中,进行运动补偿后由网格化重建得到最终结果。实验结果表明,本文提出的新方法对于仿射运动参数估计的精度更高,稳定性更好,对仿射运动伪影的消除效果明显优于原有方法。