专利名称：压缩感知磁共振快速成像方法
技术领域：
本发明涉及磁共振快速成像方法，尤其涉及一种压缩感知磁共振快速成像方法。
背景技术：
磁共振成像(MRI, Magnetic Resonance Imaging)是通过磁场获取人体组织的图片信息，用像素显示其内部固有的组织细胞核的分子环境，为医学提供了观察更准确的临床诊断工具。它是集物理学、超导技术、强磁、大信号输送与辐射，弱信号的接收及处理，数字信号处理、计算机实时控制、图象重建等诸多技术于一体的综合性技术。压缩感知理论被成功应用到磁共振成像中。压缩感知理论利用信号在某个基下的稀疏性，实现了一种在非相干采样矩阵下，只需少量采样(远少于奈奎斯特采样理论所需的采样)即可高质量重构原始信号的方法。而且，若信号在某个基下越稀疏，那么所需要的采样量则越少。传统的基于压缩感知理论的磁共振快速成像，主要是利用图像在小波域的稀疏性，通过K空间欠采样信号来重构图像。重构图像公式如下:
权利要求
1.一种压缩感知磁共振快速成像方法，其特征在于，包括下述步骤: 采用四重采样模块对K空间进行采样得到K空间欠采样信号y ； 基于所述欠采样信号y获取小波子带的傅里叶欠采样信号，所述小波子带的傅里叶欠采样信号包括低频子带傅里叶欠采样信号及高频子带傅里叶欠采样信号IV其中，η ={HL, LH, ΗΗ}； 采用并行成像方法对所述低频子带傅里叶欠采样信号进行重建得到低频子带；构建数学模型，并根据所述数学模型对所述高频子带傅里叶欠采样信号Un进行重建得到高频子带<，n e {HL，LH, HH}，其中，所述数学模型为:
2.根据权利要求1所述的压缩感知磁共振快速成像方法，其特征在于，所述四重采样模块通过下述步骤得到: 定义随机欠采样模板Os，所述第一采样模块尺寸为K空间的1/4 ； 对所述随机欠采样模板进行四重复制，得到第二采样模板，所述第二采样模板与K空间大小一致； 用周期采样模板替换所述第二采样模板中间的随机采样，得到第三采样模板； 在所述第三采样模板的中心添加全采样模板得到四重采样模块。
3.根据权利要求1所述的压缩感知磁共振快速成像方法，其特征在于，其中，构建数学模型，并根据所述数学模型对所述高频子带傅里叶欠采样信号Un进行重建得到高频子带Wn, n e {HL, LH, HH}，包括下述步骤: 采用最优化问题求解方法计算所述数学模型，并得到所述高频子带甙,n e {HL, LH,HH}。
4.根据权利要求3所述的压缩感知磁共振快速成像方法，其特征在于，其中，采用最优化问题求解方法计算所述数学模型，并得到所述高频子带糸,n e {HL, LH, HH}，包括下述步骤: 步骤 S41:定义目标函数=FuHu n e {LH, HL, HH}， 其中，wn为未知的需要重构的子带，Fu为傅里叶欠采样矩阵:FU = Φ3.F，/f表示傅里叶逆变换，Dn为需要学习的字典；a 为稀疏系数，其非零值个数不能大于Ttl, T0为所需的系数的稀疏度； 步骤S42:定义迭代第K步w；^1已知；步骤S43:基于上述Wf'将所述数学模型转换为第一数学模型，其中所述第一数学模型为: 上述式中，Ri为图像块提取算子，wn为未知的需要重构的子带，Dn为需要学习的字典；a n,i为稀疏系数，其非零值个数不能大于Ttl, T0为所需的系数的稀疏度； 步骤S44:运用K-SVD计算方法求解所述第一数学模型，并得到Af及Γ K ； 步骤S45:基于上述Af及Γ %将数学模型转变为第二数学模型，并得到其中所述第二数学模型为:上述式中，Un为高频傅里叶欠采样信号；FU为傅里叶欠采样矩阵:FU = Φ3.F，F为傅里叶矩阵；wn为未知的需要重构的子带况为图像块提取算子；Dn为需要学习的字典为稀疏系数，其非零值个数不能大于Ttl, T0为所需的系数的稀疏度； 步骤S46:判断上述迭代次数K是否大于或等于实际设定的迭代次数，若“是”，则进行下一步；若“否”，则返回步骤S43 ； 步骤S47:输出所述高频子带火,n e {HL, LH, HH}。
全文摘要
一种压缩感知磁共振快速成像方法，包括下述步骤采用四重采样模块对K空间进行采样得到K空间欠采样信号y；通过信号y可以获得小波子带的傅里叶欠采样信号，小波子带的傅里叶欠采样信号包括低频子带傅里叶欠采样信号uLL及高频子带傅里叶欠采样信号un；对低频子带傅里叶欠采样信号uLL进行重建得到低频子带构建数学模型，并根据数学模型对高频子带傅里叶欠采样信号un进行重建得到高频子带N∈{HL，LH，HH}；对低频子带及高频子带N∈{HL，LH，HH}做小波逆变换得到重建图像。上述压缩感知磁共振快速成像方法通过字典学习改善信号稀疏性，并利用小波子带与K空间的关系，将传统的压缩感知磁共振中的图像重构问题优化为一个计算规模较小并且可以通过并行计算解决的问题，从而可以快速地重建出最终的图像。
文档编号A61B5/055GK103142228SQ20121054789
公开日2013年6月12日 申请日期2012年12月14日 优先权日2012年12月14日
发明者梁栋, 刘建博, 王圣如, 刘新, 郑海荣 申请人:中国科学院深圳先进技术研究院