发明名称 一种改进的并行磁共振图像重建方法
摘要 本发明公开了一种改进的并行磁共振图像重建方法,属于磁共振成像领域,适用于并行磁共振成像过程中K空间数据的重建方法。本方法在拟合权重系数时,利用欠采样数据附近的K空间数据区域与自校准数据区域进行估算,而不是利用邻近点和自校准线,如此可以较好的拟合出K空间数据的非线性关系;在奇异值分解并进行截尾处理时可以抑制采样信号中的噪声,保证了图像信噪比较高。本发明的方法是基于矩阵广义逆和奇异值分解的GRAPPA改进方法,可抑制K空间数据的噪声,提高拟合精确度,同时在加速因子较大时仍能保证成像质量。
申请公布号 CN106108903A 申请公布日期 2016.11.16
申请号 CN201610646315.2 申请日期 2016.08.08
申请人 江苏大学 发明人 戴继生;郑锐;顾容榕;滕涛
分类号 A61B5/055(2006.01)I 主分类号 A61B5/055(2006.01)I
代理机构 代理人
主权项 一种改进的并行磁共振图像重建方法,其特征在于,包括如下步骤:步骤1:对成像物体进行欠采样,得到数据矩阵D,全采样校准区域,得到数据阵F;步骤2:对数据矩阵D进行数据提取和重新构造,得到数据矩阵B;步骤3:对数据矩阵F进行数据提取和重新构造,得到数据矩阵A;步骤4:对数据矩阵A进行奇异值分解;步骤5:对步骤4中得到的奇异值进行截尾处理;步骤6:设置计数变量t=1;步骤7:检测数据矩阵B的第t行数据中的非零元素,将所有非零元素下标记为集合E<sub>t</sub>,非零元素个数记为e<sub>t</sub>;变量下面加下标t表示的是与第t次递归有关的变量;步骤8:利用截尾处理的数据矩阵A<sub>t</sub>,抽值得到矩阵<img file="FDA0001072083440000011.GIF" wi="81" he="63" />步骤9:计算矩阵<img file="FDA0001072083440000012.GIF" wi="59" he="63" />的Moore‑Penrose逆矩阵<img file="FDA0001072083440000013.GIF" wi="83" he="75" />步骤10:重建出数据矩阵B的第t行数据r<sub>t</sub>,并使用向量r<sub>t</sub>替代B(t,:);步骤11:判断计数变量t是否等于S<sub>x</sub>×S<sub>y</sub>,如果不等于,则将计数变量t加1,并返回步骤7,否则进入步骤12;步骤12:重新设置计数变量q=1;步骤13:利用数据矩阵B的列向量B(:,q)重新构造成S<sub>x</sub>×S<sub>y</sub>维数据矩阵<img file="FDA0001072083440000014.GIF" wi="163" he="63" />步骤14:将矩阵<img file="FDA0001072083440000015.GIF" wi="134" he="63" />扩展成P×Q×C维的数据矩阵<img file="FDA0001072083440000016.GIF" wi="163" he="63" />其中数据区域<img file="FDA0001072083440000017.GIF" wi="806" he="79" /><img file="FDA0001072083440000018.GIF" wi="133" he="63" />的其他区域用0进行填充;步骤15:判断计数变量q是否等于L<sup>2</sup>,如果不等于,则将计数q加1,并返回步骤13,否则进入步骤16;步骤16:重建出K空间数据矩阵<img file="FDA0001072083440000019.GIF" wi="296" he="167" />其中i=1,2,…L,j=1,2,…,L,h=1,2,…C,用D中数值不为0的数据替代R中相应位置的数据;步骤17:由重建数据矩阵R进行傅里叶逆变换得到各线圈的K空间数据,对数据进行傅里叶逆变换得到各线圈的图像,并对各线圈图像求平方和,得到最终的重建结果。
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