基于广义级数的压缩感知磁共振并行成像方法研究

Fast imaging is the key of the utility of magnetic resonance imaging in desease diagnosis and clinic therapy, which is also one of the difficulties. To overcome the weakness of the state-of-the-art fast imaging methods, this project propose a generalizes series based method intergated with compressed sensing and parallel imaging, which can eliminate the system error caused by the generalized series model, enhance the signal sparsity requested by compressed sensing and alleviate the ill-conditioning of the parallel system. In this project, we will investigate the adaptability of the generalized series to various prior images in order to improve the behavior of compressed sensing and parallel imaging as much as possible; In the meanwhile, to further improve compressed sensing, a reference-driven sparsifying transform design scheme will be explored, sampling trajectory will be optimized according to the image model; Last but not the least, a sparse sampling sequence will be developed based on the standard turbo spin echo, such that direct under-sampled data can be acquired and be used in the proposed method for image reconstruction and method evaluation. The proposed work will further enrich the sparse sampling theory and may promote new breakthrough in realtime MRI and its clinical value in desease diagnosis.

快速成像是磁共振用于病症临床诊断和治疗的关键，也是磁共振成像领域的技术难点。本项目针对目前快速成像方法的缺陷，提出基于广义级数、压缩感知和并行成像三者耦合的快速成像方法，克服广义级数模型所产生的系统误差，提高压缩感知技术所要求的信号稀疏性，改善并行成像系统的病态条件。本项目拟发展广义级数模型的自适应机制以提高模型对不同先验信息的鲁棒性，最大限度地改善压缩感知和并行成像技术；同时发展适于模型的稀疏变换设计方法，结合图像模型优化稀疏采样轨迹，以提高压缩感知技术在本方法中的性能。此外，基于快速自旋回波序列的原理，开发稀疏欠采样序列，直接获取真实欠采样数据并用于图像重建，探讨利用该方法加速磁共振成像的可行性与优缺点。本项目的实施，能够进一步丰富稀疏采样理论，推动快速磁共振成像技术取得新的突破，提高磁共振成像在重大疾病诊断中的临床应用能力和价值。

快速成像是磁共振用于病症临床诊断和治疗的关键，也是磁共振成像领域的技术难点。本项目针对当前的技术瓶颈，围绕基于模型的稀疏变换设计，结合具体的成像应用，提出改进的快速磁共振成像方法。具体而言，在成像理论模型方面，本项目先后提出了基于广义级数模型、卷积特征约束以及参考图像梯度方向先验的压缩感知图像重建方法。基于广义级数模型的方法有效地提高了广义级数模型对先验信息的鲁棒性，同时增强信号的稀疏性，改善并行成像系统的病态特性；基于卷积特征的方法利用卷积特征稀疏性更强、信噪比更高的特点，先通过压缩感知技术重构图像特征，再利用特征约束以获得更为精确的磁共振图像；基于参考图像梯度方向的方法利用结构边缘的方向信息约束目标图像的重建，较基于结构边缘信号强度的方法更稳定，适用于多对比度成像。T2弛豫参数成像方面，本项目先后提出基于T2弛豫参数稀疏和基于Hankel矩阵低秩的成像方法。前者利用T2弛豫参数和质子密度分布的稀疏性，直接从欠采样的K空间数据估计T2弛豫参数和质子密度。后者利用T2加权图像信号指数衰减的特性，构造低秩的Hankel矩阵，约束T2加权图像的重建。本项目提出的方法能够更为精确地估计T2弛豫参数，在抑制伪影和细节保持方面效果尤为突出，目前最大可加速8倍。弥散张量成像方面，本项目利用弥散加权图像、弥散张量和弥散各向异性系数的稀疏性和平滑性，直接通过欠采和全采的K空间数据，分别实现弥散张量成像和去噪。项目组在不计算弥散张量矩阵特征值的情况下，首次推导出弥散张量的各个元素与各向异性系数关系的解析表达式。该方法能够实现4倍欠采样加速，较当前先进技术水平的方法，能够得到更为精确的弥散张量系数。最后，项目组基于西门子磁共振成像序列开发平台，开发欠采样序列。本项目的实施，不仅丰富了磁共振快速成像理论方法，更进一步提升了磁共振成像的临床应用能力和价值。