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基于PROPELLER采样的磁共振成像运动伪影消除方法研究

作　者: 冯衍秋
导　师: 陈武凡
学　校: 第一军医大学
专　业: 生物医学工程
关键词: 磁共振成像 运动伪影 PROPELLER采样 运动估计 图像重建
分类号: R318
类　型: 博士论文
年　份: 2005年
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引　用: 5次
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内容摘要


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,一直是医学磁共振成像研究的热点同时也是技术难题之一。 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,又将形成自主知识产权,为我国自主研发磁共振成像设备提供技术支持。 1999年St.Joseph’s医院的James G Pipe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中获得了成功应用,并被推广用于扩散加权成像与扩散张量成像研究。而且该方法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设备的最新卖点之一。 然而,目前文献中报道的PROPELLER方法与GE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

全文目录


摘要  3-5
ABSTRACT  5-7
目录  7-9
第一章 引言  9-12
第二章 磁共振成像原理  12-26
  2.1 核磁共振理论  12-17
    2.1.1 原子核的自旋与磁矩  12-14
    2.1.2 静磁场中的原子核  14-15
    2.1.3 核磁共振现象和共振条件  15-17
  2.2 磁共振图像的信号  17-18
    2.2.1 弛豫和弛豫时间  17-18
    2.2.2 磁共振图像的对比度  18
  2.3 磁共振成像的空间定位  18-22
    2.3.1 层面选择  19-20
    2.3.2 平面内信号的定位  20-22
    2.3.3 梯度周期与成像时序  22
  2.4 K-空间与二维图像重建  22-26
    2.4.1 K-空间  23-25
    2.4.2 二维图像重建  25-26
第三章 磁共振成像运动伪影形成机制与补偿办法  26-38
  3.1 运动伪影形成机制  26-31
    3.1.1 运动伪影表现  26-28
    3.1.2 刚性运动伪影形成机制  28-30
    3.1.3 刚性运动伪影仿真  30-31
  3.2 运动伪影抑制方法  31-33
  3.3 PROPELLER方法  33-38
第四章 基于频域相关与图像域互信息最大的PROPELLER采样数据运动估计新算法  38-68
  4.1 基于频域相关的运动估计算法  38-49
    4.1.1 基于频域相关的运动估计算法的原理  38-40
    4.1.2 利用频域相关算法进行运动估计的实验  40-43
    4.1.3 频域相关算法进行运动估计精度过低的原因分析与实验验证  43-48
    4.1.4 小结  48-49
  4.2 频域相关与图像域最大化互信息相结合的运动估计算法  49-57
    4.2.1 互信息的概念与性质  50-51
    4.2.2 基于最大化互信息的图像配准算法  51-52
    4.2.3 基于频域相关与图像域互信息相结合的运动估计新算法  52-57
  4.3 实验与分析  57-67
    4.3.1 带有仿真运动时PROPELLER数据的重建实验对照  57-59
    4.3.2 成像对象静止时PROPELLER数据的重建实验对照  59-63
    4.3.3 志愿者真实运动时T1加权PROPELLER数据的重建实验对照  63-66
    4.3.4 算法运行时间对比  66-67
  4.4 本章的结论  67-68
第五章 PROPELER采样数据网格化中的采样密度补偿新算法  68-81
  5.1 非笛卡尔采样数据的重建  68-71
  5.2 网格化算法与其采样密度补偿  71-73
  5.3 PROPELER采样数据网格化中的采样密度补偿新算法  73-75
  5.4 实验与分析  75-80
  5.5 结论  80-81
第六章 本文结论与进一步工作的展望  81-83
  6.1 本文结论  81-82
  6.2 进一步工作的展望  82-83
参考文献  83-96
攻读学位期间成果  96-97
致谢  97-100

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中图分类: > 医药、卫生 > 基础医学 > 医用一般科学 > 生物医学工程
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