主权项 |
一种并行磁共振的图像重建方法,首先利用多个并行磁共振线圈的欠采样数据重建完整的三维k空间数据集,然后根据所述完整的三维k空间数据集生成二维磁共振图像;其特征在于,所述完整的三维k空间数据集的重建方法具体如下:步骤1、利用以下方法将三维k空间数据集映射为一个低秩的二维数据矩阵D:假设并行磁共振k空间数据集尺寸为L×M×N,其中N为并行磁共振线圈数目,每个并行磁共振线圈的k空间数据集的尺寸为L×M;用<img file="FDA0000974264720000011.GIF" wi="155" he="71" />表示第i个并行磁共振线圈上k空间[u,v]处的采样点;则所述二维数据矩阵D的构造如下:D=[D<sup>1</sup>,D<sup>2</sup>,...,D<sup>l</sup>,...,D<sup>(L‑2R)×(M‑2R)</sup>],l=u‑R+(v‑R‑1)×(L‑2×R)其中,R为预设的k空间中以[u,v]位置为中心的邻域半径;D<sup>l</sup>是D中第l列的列向量,它的形式如下:<maths num="0001" id="cmaths0001"><math><![CDATA[<mrow><msup><mi>D</mi><mi>l</mi></msup><mo>=</mo><msup><mrow><mo>[</mo><msubsup><mi>d</mi><mn>1</mn><mi>l</mi></msubsup><mo>,</mo><msubsup><mi>d</mi><mn>2</mn><mi>l</mi></msubsup><mo>,</mo><mo>...</mo><mo>,</mo><msubsup><mi>d</mi><mi>i</mi><mi>l</mi></msubsup><mo>,</mo><mo>...</mo><mo>,</mo><msubsup><mi>d</mi><mi>N</mi><mi>l</mi></msubsup><mo>,</mo><msubsup><mi>D</mi><mn>1</mn><mi>l</mi></msubsup><mo>,</mo><msubsup><mi>D</mi><mn>2</mn><mi>l</mi></msubsup><mo>,</mo><mo>...</mo><mo>,</mo><msubsup><mi>D</mi><mi>i</mi><mi>l</mi></msubsup><mo>,</mo><mo>...</mo><mo>,</mo><msubsup><mi>D</mi><mi>N</mi><mi>l</mi></msubsup><mo>]</mo></mrow><mi>T</mi></msup></mrow>]]></math><img file="FDA0000974264720000012.GIF" wi="949" he="87" /></maths>其中,<img file="FDA0000974264720000013.GIF" wi="51" he="63" />和<img file="FDA0000974264720000014.GIF" wi="57" he="70" />分别表示k空间相位约束重建部分和并行重建部分,具体结构如下:<maths num="0002" id="cmaths0002"><math><![CDATA[<mrow><msubsup><mi>d</mi><mi>i</mi><mi>l</mi></msubsup><mo>=</mo><msubsup><mover><mi>ρ</mi><mo>~</mo></mover><mi>i</mi><mo>*</mo></msubsup><mo>[</mo><mi>L</mi><mo>-</mo><mn>2</mn><mo>×</mo><mi>R</mi><mo>-</mo><mi>u</mi><mo>,</mo><mi>M</mi><mo>-</mo><mn>2</mn><mo>×</mo><mi>R</mi><mo>-</mo><mi>v</mi><mo>]</mo></mrow>]]></math><img file="FDA0000974264720000015.GIF" wi="710" he="77" /></maths><maths num="0003" id="cmaths0003"><math><![CDATA[<mrow><msubsup><mi>D</mi><mi>i</mi><mi>l</mi></msubsup><mo>=</mo><mo>[</mo><msubsup><mover><mi>ρ</mi><mo>~</mo></mover><mi>i</mi><mrow><mi>l</mi><mn>1</mn></mrow></msubsup><mo>,</mo><msubsup><mover><mi>ρ</mi><mo>~</mo></mover><mi>i</mi><mrow><mi>l</mi><mn>2</mn></mrow></msubsup><mo>,</mo><mo>...</mo><mo>,</mo><msubsup><mover><mi>ρ</mi><mo>~</mo></mover><mi>i</mi><mrow><mi>l</mi><mi>t</mi></mrow></msubsup><mo>,</mo><mo>...</mo><mo>,</mo><msubsup><mover><mi>ρ</mi><mo>~</mo></mover><mi>i</mi><mrow><mi>l</mi><msup><mrow><mo>(</mo><mn>2</mn><mi>R</mi><mo>+</mo><mn>1</mn><mo>)</mo></mrow><mn>2</mn></msup></mrow></msubsup><mo>]</mo></mrow>]]></math><img file="FDA0000974264720000016.GIF" wi="654" he="109" /></maths>其中,上标*表示复数的共轭;<img file="FDA0000974264720000017.GIF" wi="60" he="63" />表示<img file="FDA0000974264720000018.GIF" wi="55" he="68" />中的第t个元素,它的定义如下:<img file="FDA0000974264720000019.GIF" wi="1045" he="79" /><img file="FDA00009742647200000110.GIF" wi="437" he="79" />其中,[u‑p,v‑q],<img file="FDA00009742647200000111.GIF" wi="389" he="79" />表示以[u,v]位置为中心,以R为半径的邻域中的每一个数据点;步骤2、以所述欠采样数据作为所构造二维数据矩阵D中的已知元素,对二维数据矩阵D进行填充;步骤3、将填充完毕的二维数据矩阵D恢复为完整的三维k空间数据集。 |