压缩感知磁共振成像技术综述.pdf

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1、-158-http://www.cjomp.com压缩感知磁共振成像技术综述王水花，张煜东南京师范大学计算机科学与技术学院，江苏南京210023【摘要】目的:综述近年来压缩感知磁共振成像技术的研究进展。方法:磁共振成像是目前临床医学影像中最重要的非侵入式检查方法之一，然而其成像速度较低，限制其发展。压缩感知是一种新的信号采集与获取理论，它利用信号在特定域上的稀疏性或可压缩性，可通过少量测量重建整个原始信号。压缩感知磁共振成像技术将压缩感知应用到磁共振成像中，可在相同的扫描时间内获得更精细的空间组织结构，也可在相

2、同的空间分辨率下加速成像。结果:本文概述了压缩感知磁共振成像的理论基础，分别从稀疏变换、不相干欠采样、非线性重建三个方面具体阐述，最后讨论了其研究展望与应用现状。结论:压缩感知磁共振成像具有较好的发展潜力，有逐渐增长的医用与商用价值。【关键词】磁共振成像；压缩感知；稀疏变换；不相干欠采样；非线性重建【DOI编码】doi:10.3969/j.issn.1005-202X.2015.02.002【中图分类号】R312；R445.2【文献标识码】A【文章编号】1005-202X（2015）02-0158-05Surv

3、eyonCompressedSensingMagneticResonanceImagingTechniqueWANGShui-hua,ZHANGYu-dongSchoolofComputerScienceandTechnology,NanjingNormalUniversity,Nanjing210023,ChinaAbstract:ObjectiveThispaperfocusesonthesurveyofcompressedsensinginmagneticresonanceimaging（CSMRI）.M

4、eth-odsMagneticresonanceimagingisoneofthemostcrucialnon-invasivediagnosticimplementsinroutineclinicalexamination.However,itisoftenlimitedbylongscantime.Compressedsensingisanoveltheoryofsignalacquisitionandprocessing.Itcapitalizesonthesignal'ssparsenessorcomp

5、ressibilityinspecificdomain,allowingtheentireoriginalsignaltobereconstruct-edfromrelativelyfewmeasurements.CSMRIisproposedbyintegratingcompressedsensingintoMRI,providingmoreprecisespatialtissuestructurethannormaltechniqueinthesamescantime,andacceleratingimag

6、inginthesamespatialresolution.ResultsInthisstudywediscussedindepththreecomponentsassparsetransform,incoherentsubsampling,andnonlinearre-construction.WeconcludethepaperbydiscussingtheresearchprospectsandapplicationsofCSMRI.ConclusionCSMRIhasgooddevelopmentpot

7、ential,andhasincreasingvaluesformedicalandcommercialapplications.Keywords:magneticresonanceimaging;compressedsensing;sparsetransform;incoherentsubsampling;nonlinearrecon-struction前言磁波，可知构成物体原子核的位置和种类，从而绘制[2-3]物体内部影像。1971年，纽约州立大学的PaulC.Lauterbur教授MRI是目前少有的对人体

8、无伤害的安全、快速、提出磁共振成像(MRI)，并于2003年获得诺贝尔生理准确的临床诊断方法，具有多方位、多参数、多模态等医学奖。MRI利用核磁共振原理，由于能量在不同物优点，不仅可显示人体组织的解剖信息，而且可显示[1]质结构中有不同的衰减，通过外加梯度磁场检测电功能信息。MRI在临床上有广泛的应用，如今每年至少有6000万病例利用MRI技术进行检查。但MRI扫[4][5]描时间过长