磁共振部分KNCG数据图像重建理论的研究

磁共振成像正成为医学，神经科学，认知科学和生物技术的最重要成像手段。尤其近三年来，动态成像技术已成为世界前沿科学最引人注目的研究热点。而动态成像的瓶颈问题是如何提高成像速度。磁共振K空间非网格化（KNCG，K-space non-Cartesian grid）扫描是当今最快的扫描方式，但KNCG成像速度仍无法满足动态成像要求。.本研究要实现只用部分KNCG数据以减少数据采集时间的成像策略，成倍提高KNCG数据成像速度。其思路是：首先根据信息结构理论，研究少冗余度的方便求解的图像表达方式，建立新图像数学模型- - 二维奇异函数模型，然后从部分KNCG数据中提取模型参数，最后按二维奇异函数模型及其参数重构高质量图像。并用仿真和实际的部分KNCG数据对算法测试，进而开展应用研究。本研究成果将大大推动磁共振动态成像技术的应用，对科学研究，全民健康，社会经济产生广泛和深远的影响。