基于propeller采样的磁共振成像运动伪影消除方法研究

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1、第一军医大学博士学位论文基于PROPELLER采样的磁共振成像运动伪影消除方法研究姓名：冯衍秋申请学位级别：博士专业：生物医学工程指导教师：陈武凡20050701基于PROPELLER采样的磁共振成像运动伪影消除方法研究博士研究生：冯衍秋指导教师：陈武凡摘要磁共振成像被认为是过去100年里世界上最大的应用技术发明之一。与CT相比，磁共振成像具有高组织分辨力、空间分辨力和无放射损伤等优点，同时在不用对比剂的条件下，可测量血管和心脏的血流变化。磁共振成像已经广泛应用于临床，正在人类疾病的诊断中发挥着无与伦比的作用。然而，由于磁共振数据采集时间比

2、较长，病人常常会发生自主或非自主的运动，导致图像中出现伪影，图像质量恶化，严重地影响临床诊断。据文献报道，在头部磁共振检查中，为了避免运动的影响，大约14％需要服用镇静剂或通过麻醉手段，才能得到满意的图像：在功能磁共振成像检查中，运动造成的图像信号强度的变化会掩盖观测到的血氧饱和水平的变化，必须对运动加以有效补偿，才能正确地提取出大脑激活区的信号。此外，在腹部与胸部检查中，心脏的跳动、呼吸运动、胃肠的蠕动、血液的流动等造成的影响更加严重。自从磁共振成像设备出现以来，如何有效地克服运动对成像的影响，一卣是医学磁共振成像研究的热点同时也是技术难

3、题之一。本文致力于研究并解决医学磁共振成像中运动伪影的消除问题，既可以为临床医学诊断提供更高质量的图像，又将形成自乇知识产权，为我国自辛研发磁共振成像设备提供技术支持。1999年St．Joseph’S医院的JamesGPipe首次提出了PROPELLER采样方式及其重建算法，运动伪影消除的效果非常显著，已经在头部磁共振成像巾获得了成功应用，并被推广用于扩散加权成像与扩散张量成像研究。而且浚方法2003年被GE公司采用，并于2004年推向了中国大陆市场，成为其高端磁共振成像没备的最新卖点之一。然而，目前文献中报道的PROPELLER方法与GE

4、公司提供的PROPELLER序列，只能消除T2加权成像中的运动干扰。用于T1加权成像时，由于现有算法运动参数估计的精度与稳健性不够，伪影消除的效果不理想，甚至引入新的伪影干扰。而且，PROPELLER数据网格化重建中的现有采样密度补偿算法耗时太长，需要对算法进行加速研究，以更好地满足临床需求。在深圳安科公司相关研发人员的支持下，我们在其生产的OPENMARK4000永磁开放式磁共振成像系统上，对T1加权磁共振成像设计了PROPELLER采样序列，完成了原始K空间数据采集。对采集到的Tl加权PROPELLER采样数据，利用JamesGPipe

5、所提重建算法进行了重建实验，发现该算法伪影消除效果不理想；通过分析，确定原蚓是}I}1r重建中运动估计的精度过低所致：通过对基于频域相关的运动估计算法进行分析，发现该算法为了实现旋转运动与平移运动估计的分离，在进行旋转估计时，丢掉了复数的相位信息，导致了估计精度的大大下降。根据PROPELLER采样数据的特点，由每个K空间条都可以重建出一幅较模糊的临时图像，完全可以由这些临时图像数据，通过图像配准算法，估计出相关运动信息。因此，本文提出基丁二最大化频域相关与图像域互信息相结合的运动估计新算法，首先基于频域相关算法给出初始运动参数的粗略估计，

6、然后在图像域通过最大化互信息来进一步精确估计运动参数。该算法能够充分利用PRoPELLER采样数据的信息，提高了运动信息估计的精度与稳健性。由于由每个K空间条数据重建出的图像非常模糊且受严重的Gibbs环下扰，奉文提出图像模糊增强算法，在图像域最大化互信息算法进行运动估计前，对图像进行预处理，压制图像中过亮与过暗的区域，消除图像中的一部分噪声，并有效增强了其对比度，进一步提升了运动参数估计的精度与稳健性。在进行了运动补偿后，本文实现了PROPELLER磁共振数据的网格化重建算法，由于PROPELLER数据量比较大，现有的采样密度补偿算法非常

7、耗时。本文基于网格化～个全为l的向量，提出PROPELLER数据网格化中采样密度的快速补偿方法，实现磁共振图像的快速重建，更好地满足了临床要求。总之，本文基于当前具有良好的运动伪影消除效果的PRoPELLER采样，针对其现有重建算法中存在的缺陷，提出了稳健性与精度都更好的CF．M1S运动估计新算法与基于采样密度的快速补偿新算法，并将所提算法应用』二T1加权成像数据，有效消除了T1加权成像中刚性运动伪影，显著提高了有运动时T1加权磁共振成像的质量。芙键词：磁共振成像运动伪影PROPELLER采样运动估讣图像重建ResearchonMotion

8、ArtifactsSuppressionMethodsinⅣⅡ王IBasedonPRoPELLERSamplingName：YanqiuFengSupervisor：WufanC