GRAPPA并行磁共振成像最优化参数选择及其权重调整

论文摘要

磁共振成像是一种无创性影像学成像技术，与X射线或计算机层析成像相比，磁共振成像的最大优点是安全、快速、准确，对人体没有任何伤害。但是，常规的磁共振成像扫描时间较长，成像速度较慢，无法满足心脏实时成像等高端临床应用的要求，而磁共振并行成像技术的出现改善了这一状况。磁共振并行成像突破了传统磁共振成像时间受射频硬件以及磁场梯度性能的限制。其中，磁共振并行成像GRAPPA算法已经在商业中得到了广泛的应用。但是目前还未见基于32通道线圈的GRAPPA重建参数与重建图像质量之间关系的详细报道，也未见有关神经网络在GRAPPA算法中的应用。本论文详细研究了GRAPPA算法的重建以及采集参数与图像质量之间的依赖关系。并把神经网络应用到GRAPPA算法中。论文的主要工作与贡献如下：（1）详细研究了基于32通道线圈的矢状和横断脑部数据的GRAPPA重建算法采集及重建参数与图像质量之间的依赖关系。研究结果表明：最优化图像重建参数的选择是核大小限定在bx=5-7,by=2-4范围内，而自校准行数的选择要大于其下限Nacs=10-14。（2）把神经网络与GRPPA算法相结合，提出了基于神经网络的新的GRAPPA算法理论和方法，并对其进行了初步的探索与研究，为后面继续研究开辟了新的道路。研究结果表明：R=2时的重建图像质量最好，但是随着R的增大，图像伪影越来越严重。同时，重建图像质量还受自校准行数的影响，自校准行数越多，图像质量也越好。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 课题研究意义
• 1.2 国内外研究现状
• 1.3 论文的主要研究工作及安排
• 第二章 磁共振成像原理
• 2.1 磁共振现象
• 2.1.1 自旋和磁矩
• 2.1.2 静磁场中的质子自旋
• 2.1.2.1 自旋角动量的空间量子化
• 2.1.2.2 核磁矩在磁场中的能量
• 2.1.2.3 自旋核在静磁场中的进动
• 2.1.3 射频脉冲及共振
• 2.2 磁共振信号的产生和检测
• 2.3 脉冲序列
• 2.4 层面选择和空间定位
• 2.4.1 层面选择
• 2.4.2 空间定位
• 2.4.2.1 相位编码
• 2.4.2.2 频率编码
• 2.5 K 空间
• 2.5.1 K 空间的定义
• 2.5.2 K 空间的特性
• 2.5.2.1 K 空间中心及外围
• 2.5.2.2 K 空间的对称性
• 2.6 图像重建
• 2.7 本章小结
• 第三章 GRAPPA并行磁共振成像技术
• 3.1 并行磁共振成像的原理
• 3.2 GRAPPA磁共振并行成像原理
• 3.2.1 K 空间重建
• 3.2.2 自校准
• 3.3 重建结果
• 3.3.1 重建数据
• 3.3.2 评价方法
• 3.3.3 重建结果
• 3.4 本章小结
• 第四章 基于32通道线圈的GRAPPA重建参数对其重建图像质量的影响
• 4.1 理论和方法
• 4.2 重建数据
• 4.3 评价方法
• 4.4 重建结果与分析
• 4.5 本章小结
• 第五章 神经网络在GRAPPA算法中的应用
• 5.1 GRAPPA算法的缺点
• 5.2 神经网络
• 5.2.1 神经网络简介
• 5.2.2 BP学习算法
• 5.3 理论和方法
• 5.4 重建结果与分析
• 5.4.1 重建数据
• 5.4.2 神经网络结构及参数设置
• 5.4.3 重建结果
• 5.5 本章小结
• 总结与展望
• 本文工作总结
• 未来工作展望
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间取得的研究成果
• 致谢
• 附件