非笛卡尔并行磁共振成像重建技术研究新进展.pdf

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1、第38卷第8期仪器仪表学报Vol38No82017年8月ChineseJournalofScientificInstrumentAug.2017非笛卡尔并行磁共振成像重建技术研究新进展吴振洲,常严,徐雅洁,王慧,杨晓冬(中国科学院苏州生物医学工程技术研究所医学影像室苏州215163)摘要:相对于传统的k空间笛卡尔采样,非笛卡尔采样能够使得k空间具有更高的覆盖效率,同时可以更有效地利用梯度系统性能,减少dB/dt值,避免引起人体不良的生理反应。k空间非笛卡尔采样和并行成像技术结合能够进一步提高成像速度,但是也使得图像域中的伪影模式更加复杂,因此非笛卡尔并行磁共振成像重建具有更

2、高的技术难度。综述了目前几种典型的非笛卡尔并行成像重建技术,具体讨论了每种方法的技术细节和优缺点,包括敏感度编码(SENSE)、共轭梯度敏感度编码(CGSENSE)、非笛卡尔自标定并行采集方法(nonCartesianGRAPPA)、基于数据一致性的迭代方法(SPIRiT)和近年来发展迅速的压缩感知技术。SENSE和CGSENSE理论上可以获得最优的重建结果,但受制于线圈敏感度分布的准确测量;NonCartesianGRAPPA无需测量线圈敏感度,但只能对特定的非笛卡尔采样模式进行近似计算;SPIRiT结合了SENSE和GRAPPA的优点,通过迭代优化方法可以获得较满意的

3、结果;压缩感知技术利用图像的稀疏变换特性,配合现有的迭代优化并行成像方法可以进一步提升重建图像质量,将继续成为未来研究的热点。关键词:磁共振成像技术;非笛卡尔采样;并行成像;压缩感知中图分类号:R445.2TH77文献标识码:A国家标准学科分类代码:320.1140NewresearchadvancesinnonCartesianparallelMRIreconstructionWuZhenzhou,ChangYan,XuYajie,WangHui,YangXiaodong(MedicalImagingDivision,SuzhouInstituteofBiomedicalEn

4、gineeringandTechnology,ChineseAcademyofSciences,Suzhou215163,China)Abstract:ComparedwithconventionalCartesiankspacesampling,thenonCartesiansamplingcanenablehighercoverageeffeciencyofkspace,moreefficientlymakeuseofthegradientsystemperformance,andreducedB/dttopreventtocausetheundesirablehuma

5、nphysiologicalreactions.ThecombinationofnonCartesiankspacesamplingandparallelimagingcanfurtheraccelerateimagingspeed,howevertheartifactpatterninimagedomainwouldbecomemuchmorecomplicated,whichintroducesalotoftechnicaldifficultiestononCartesianparallelMRIreconstruction.Inthisarticle,severalt

6、ypicalnonCartesianparallelimagingreconstructiontechniquesincludingSENSE,CGSENSE,nonCartesianGRAPPA,SPIRiTandnewlyemergingcompressedsensingarereviewed,theirtechnicaldetails,advantagesanddisadvantagesarediscussed.SENSEandCGSENSEcanachieveoptimalreconstructionresultstheoretically,butbothoft

7、hemarerestrictedbytheaccuratemeasurementofcoilsensitivitydistribution.NonCartesianGRAPPAdoesn’trelyoncoilsensitivitymeasurement,butcanonlyperformapproximatecalculationforspecifiednonCartesiansamplingmode.SPIRiTcombinestheadvantagesofSENSEan

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