基于序列相似性插值的部分K空间图像重构方法

摘要

本发明公开了一种基于序列相似性插值的部分K空间图像重构方法，主要解决现有方法在10倍下采样的情况下重构图像质量下降比较严重的问题。其主要步骤为：采集15幅K空间数据Q_i，i＝1,2,…，15;对Q_i做10倍下采样，再做傅里叶反变换，得到样本图像L_i；输入待重构的部分K空间序列数据P_t，对其用补零法处理得到初始重构图像L_t；求初始重构图像L_t与样本图像L_i的误差；用误差较小的五幅样本图像L_j对应的K空间数据Q_j分别对输入的部分K空间数据P_t进行补充，取平均值，再做傅里叶反变换，得到重构图像。本发明在10倍下采样的条件下能够有效提高重构图像质量，可用于多个部位的MRI序列图像重构。

主权项

一种基于序列相似性插值的部分K空间图像重构方法，包括如下步骤：(1)采集15幅K空间数据Q_i，i＝1,2,",15，对Q_i做10倍下采样，得到对应的部分K空间数据P_i＝Q_i.*M，M为下采样矩阵；对P_i作傅里叶反变换，得到低分辨率图像L_i，并将其作为样本图像；(2)输入待重构的部分K空间数据P_t，对该部分K空间数据P_t采用补零法处理，得到初始重构图像L_t；(3)分别求初始重构图像L_t和15幅样本图像L_i的误差：根据er_i找出与初始重构图像L_t误差较小的五幅样本图像L_j，1≤j≤15，且j为整数；(4)利用五幅样本图像L_j对应的K空间数据Q_j和输入的部分K空间数据P_t，得到五幅新的K空间数据E_m＝Q_j.*(1‑M)+P_t，m＝1,2,",5；(5)求五幅新的K空间E_m的均值并对该均值E做傅里叶反变换，得到高分辨率图像H。