大呼吸運(yùn)動(dòng)下高時(shí)空分辨率腹部動(dòng)態(tài)磁共振灌注圖像的壓縮感知重建.pdf

1、磁共振成像(MRI)因其具有無(wú)輻射，多平面成像，掃描參數(shù)多，提供病理信息豐富，軟組織對(duì)比分辨率高等優(yōu)點(diǎn)，在臨床醫(yī)學(xué)和科研中得到了廣泛的應(yīng)用。而動(dòng)態(tài)MRI可用于捕捉成像目標(biāo)的動(dòng)態(tài)變化過(guò)程，如心臟的收縮舒張、腹部對(duì)比劑灌注成像等，所以普遍應(yīng)用于人體運(yùn)動(dòng)器官和功能成像等領(lǐng)域。但是受限于掃描時(shí)間，現(xiàn)有的動(dòng)態(tài)MRI技術(shù)很難獲得同時(shí)滿足高時(shí)空分辨率和高信噪比的重建圖像序列。而且掃描期間受檢者的呼吸會(huì)引起內(nèi)臟器官的非剛性運(yùn)動(dòng)，破壞K空間掃描數(shù)據(jù)的一致

2、性，引入運(yùn)動(dòng)偽影。多次屏氣是動(dòng)態(tài)MRI掃描中提高圖像質(zhì)量的一種常用呼吸控制協(xié)議，但是在長(zhǎng)時(shí)間的屏氣之后，受檢者通常會(huì)快速地大幅度換氣，導(dǎo)致圖像質(zhì)量嚴(yán)重下降。本文針對(duì)大呼吸運(yùn)動(dòng)，研究了基于高度降采樣數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)MRI重建技術(shù)，主要成果包括:
　　(1)針對(duì)降采樣動(dòng)態(tài)MR成像問(wèn)題，提出了一種基于時(shí)空塊的雙稀疏字典學(xué)習(xí)算法，通過(guò)結(jié)合雙稀疏模型和時(shí)空域的高相關(guān)性來(lái)訓(xùn)練3D字典。相比于傳統(tǒng)的單層字典方案和k-tFOCUSS算法，在重建圖像的時(shí)

3、空域局部細(xì)節(jié)特征和去除混疊偽影上獲得了更好的效果。
　　(2)針對(duì)人體腹部大幅度呼吸運(yùn)動(dòng)問(wèn)題，提出了一種基于馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)的離散優(yōu)化配準(zhǔn)算法，解決了傳統(tǒng)的基于B樣條的自由形變配準(zhǔn)算法存在的問(wèn)題。實(shí)驗(yàn)表明此算法不但能夠很好地建模slice方向大幅度和不連續(xù)運(yùn)動(dòng)場(chǎng)，而且性能指標(biāo)要優(yōu)于同類(lèi)deedsMST和Elastix配準(zhǔn)算法。
　　(3)結(jié)合上述字典學(xué)習(xí)和呼吸運(yùn)動(dòng)配準(zhǔn)算法，實(shí)現(xiàn)了大呼吸運(yùn)動(dòng)下降采樣腹部灌注動(dòng)態(tài)MR重建系統(tǒng)。利用

4、多線圈螺旋采樣方式采集人體腹部數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)試，對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行多方面分析，并與TRACER和PROUD算法進(jìn)行比較，本文算法能夠在高時(shí)空分辨率下有效改善MR體三維圖像的重建質(zhì)量。
　　本文實(shí)現(xiàn)的腹部灌注動(dòng)態(tài)MR重建系統(tǒng)，能夠在呼吸運(yùn)動(dòng)和對(duì)比劑雙重動(dòng)態(tài)因素影響下，從約50倍降采樣的K空間數(shù)據(jù)中重建出高幀率高信噪比的MR體三維圖像。本系統(tǒng)在數(shù)據(jù)采集中無(wú)需呼吸門(mén)控等其他技術(shù)的配合，采樣方式較簡(jiǎn)便。后期重建過(guò)程中對(duì)關(guān)鍵算法模塊進(jìn)行多方面改進(jìn)，