结合伪影校正的快速高分辨率磁共振成像方法研究

Magnetic Resonance Imaging(MRI) plays a significant role in medical examinations due to its advantages of being non-ionizing and non-traumatic. However, the low imaging speed and the artifacts in the reconstructed images impede the development of MRI. In order to address the speed limitations and the common artifacts in MRI, a fast high-resolution magnetic resonance imaging method combined with artifacts correction schemes will be investigated in this research. Firstly, we will design a sparse representation based super-resolution image reconstruction algorithm, which is combined with an inhomogeneity map estimation and correction algorithm, to enable the reconstruction of high resolution stationery magnetic resonance images in the presence of field inhomogeneity. Secondly, based on the correlation of temporal variations of the neighboring pixels, we will introduce a sparse representation based super-resolution parallel imaging technique, which will enable the fast high spatial-temporal resolution dynamic MRI. Thirdly, in order to implement a dynamic magnetic resonance dataset reconstruction method with jointly estimation of motion and dynamic images, we will introduce a motion deformation parameters matrix and explore the sparsity of the motion compensated dynamic dataset. Our research will greatly accelerate MRI, and enhance the quality of the reconstructed images. It will overcome the bottlenecks in MRI, and provide a promising direction to the further improvement of MRI and its extended application in medicine and life science.

磁共振成像（MRI）凭借其非创伤性、无电离辐射等优势，在医学检测中发挥着重要作用。然而，过长的扫描时间和成像伪影等问题仍阻碍着MRI的发展。本项目针对上述问题，依据前期已获得的初步研究成果，提出结合伪影校正的快速高分辨率MRI成像方法。首先，提出基于稀疏变换的超分辨率磁共振（MR）图像重建算法，构造非均匀场估计及校正模型，实现非均匀场下的高分辨率MR图像重建；其次，结合并行成像，利用动态MR图像在时域上的相关性，提出基于稀疏变换的超分辨率并行成像方法，实现快速高时间-高空间分辨率的动态MRI；第三，引入运动补偿参数矩阵，在动态MRI中同时实现图像重建和运动校正，并将其应用于动态心脏MRI中，实现自由呼吸下的快速MRI。本研究将从理论分析、模型建立和实验验证三个方面开展工作，将极大程度地加速MRI，提高成像质量，促进MRI技术的完善和发展，并拓展其在临床及生命科学等领域中的应用。

磁共振成像是一种重要的医学检测成像技术，然而较慢的成像速度限制了磁共振成像技术的发展和应用。本课题从二维磁共振成像、三维磁共振成像和动态磁共振成像三方面开展研究工作，取得了多项重要学术成果和关键技术突破：.（1）考虑基于压缩感知的图像重建方法中稀疏变换方式的有效性对重建图像质量有重要影响，课题组提出了基于自适应图像稀疏变换的图像重建方法，该方法可以同时对图像的平滑部分和边缘、细节部分进行估计，有效地克服了传统稀疏变换方式的伪影问题，提高了重建图像的质量。.（2）提出了基于结构化低秩的磁共振图像重建方法，通过结合图像的一阶梯度和二阶导数加权增强了算法的适应性，并利用结构化矩阵分解的方法降低了计算复杂度，克服了由于高维结构化矩阵导致的算法收敛速度慢的问题；此外，考虑到成像中可能出现的非均匀场问题，在算法中结合基于压缩感知方法的非均匀场校正，实现了在高倍欠采样条件下克服成像伪影、重建高质量图像这一目的。.（3）针对三维成像速度慢、重建算法效率较低等问题，提出了基于三维方向导数模型的快速三维磁共振图像重建方法，通过构建三维图像稀疏变换约束项，建立三维参数模型，将变换参数映射到子空间，不仅提高了重建图像的质量，还降低了运算中的数据存储量，提高了运算效率，欠采样倍数可达7-9倍，有效加速了三维磁共振成像。.（4）提出了自由呼吸下的动态磁共振成像方法，考虑到成像中可能出现的运动伪影，在约束方程中对运动状态和动态图像同时进行约束和重建，并设计高效率的求解算法，实现图像的快速重建；此外，结合并行成像方法，利用多线圈采集数据，进一步加快扫描过程，最终实现快速动态磁共振成像。.加速磁共振成像在磁共振研究领域具有重要意义，不仅可以完善磁共振成像技术，还可以拓展其在临床检测、生命科学等领域中的应用。本项目的研究内容和取得的成果突破了加速成像和提高成像质量方面的障碍，为促进磁共振成像的发展提供了理论与技术支撑。