基于特征向量的自一致性和非局部低秩的并行MRI重构方法技术

本发明专利技术涉及一种基于特征向量的自一致性和非局部低秩的并行MRI重构方法，属于磁共振成像技术领域。基于特征向量的迭代自一致性的并行成像重构模型通过k空间自动校准数据的特征值分解估计出多组灵敏度图，并使用类似于灵敏度编码的方法进行重构。本发明专利技术基于ESPIRiT重构框架，提出一种基于图像非局部低秩约束的并行磁共振成像重构模型，命名为NLR

【技术实现步骤摘要】
基于特征向量的自一致性和非局部低秩的并行MRI重构方法


[0001]本专利技术涉及基于特征向量的自一致性和非局部低秩的并行MRI重构方法，属于磁共振成像


技术介绍

[0002]磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging,MRI)是一种利用核磁共振原理进行医学成像的技术，是目前少有的对人体没有任何伤害的安全、准确的临床诊断方法。尽管MRI已经广泛应用于临床医学，然而MRI技术扫描时间过长、成像较慢，不仅会因器官运动产生图像伪影，也无法满足动态实时成像的需求，这就极大地限制了MRI技术的发展。
[0003]并行成像技术是一种常用的加速MRI的方法，它利用多通道相控阵列同时采集磁共振信号，利用各个线圈的空间灵敏度差异来进行空间信息的灵敏度编码。一类并行成像技术已知灵敏度信息的，如基于线圈灵敏度信息的灵敏度编码(SENSitivity Encoding，SENSE)，当已知了准确的空间灵敏度信息时，SENSE能够达到最佳的重构结果。然而，在实际应用中高精度的灵敏度信息测量很困难，只要微小的灵敏度误差就会导致重构结本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于特征向量的自一致性和非局部低秩的并行MRI重构方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S0：初始化，令z0＝0,D0＝0,d0＝0,t0＝0，k＝0；其中上标“0”表示迭代前的初始值，上标“T”表示共轭转置算子；表示列向量化的待重构的多分量图像，N＝N
h
×
N
v
表示单线圈幅度图像的像素点数，N
v
和N
h
分别是单线圈幅度图像的行数和列数，J表示灵敏度图组数，x的图像分量个数等于灵敏度图组数，x的第j个分量图像用x
j
表示，j＝1,...,J，表示灵敏度图组的索引，x1和x
J
分别表示列向量化的待重构多分量图像x的第1个分量图像和第J个分量图像，x0表示x的初始值，表示列向量化的欠采样多线圈k空间数据，M表示单个线圈k空间欠采样数据点个数，C表示并行成像所使用的接收线圈个数，y的第c个线圈数据用y
c
表示，c＝1,...,C，表示线圈索引，y1和y
C
分别表示列向量化的欠采样多线圈k空间数据y的第1个线圈数据和第C个线圈数据，和分别表示傅里叶算子和欠采样算子，I
C
是一个C
×
C的单位矩阵，和分别表示N
h
和N
v
点傅里叶变换矩阵，表示从k空间网格中选择采样点位置的矩阵，表示克罗内克积，为灵敏度图组矩阵，通过基于特征向量的SPIRiT模型得到,S的第c个线圈的第j组灵敏度图用S
cj
表示，S
11
表示第1个线圈的第1组灵敏度图,S
CJ
表示第C个线圈的第J组灵敏度图，与表示中间变量，z0，t0与是它们对应的初始值，定义块匹配运算符V
ji
:该运算符对x进行块匹配的步骤如下：将划分成重叠的N
p
个大小为的参考图像块，n表示图像块像素点个数，m为相似块的个数，i＝1,..,N
p
，为块索引，参考图像块为在大小为s
×
s的搜索窗口中，选择与参考块的欧几里得距离最小的m个图像块，将每个图像块列向量化并构成相似块组的列，表示第j个分量图像的第i个参考图像块所在的相似块组V
ji
(x)对应的辅助变量，将所有的{D
ji
}按顺序水平拼接成矩阵D0是D的初始值，是对应于D
ji
的拉格朗日乘子，将所有的{d
ji
}按顺序拼接成矩阵d0是d的初始值；S1:计算第k+1次迭代的中间变量z
k+1
，计算公式如下：其中，表示第k次迭代的中间变量L表示Lipsc...

【专利技术属性】
技术研发人员：段继忠，潘婷，
申请(专利权)人：昆明理工大学，
类型：发明
国别省市：