【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及磁共振快速成像方法，尤其涉及一种。
技术介绍
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:
【技术保护点】
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uLL及高频子带傅里叶欠采样信号un，其中，n＝{HL，LH，HH}；采用并行成像方法对所述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∈{HL，LH，HH}，其中，所述数学模型为：w^n=argminwn,D,Γv||un-Fuwn||22+Σi||Riwn-Dnαn,i||22s.t.||αn,i||0≤T0,∀i;n{LH,HL,HH}其中，v为正权重因子；un为高频傅里叶欠采样信号；Fu为傅里叶欠采样矩阵：Fu＝Φs·F，Φs表示随机欠采样模板，F为傅里叶矩阵；wn为未知的需要重构的子带；Ri为图像块提取算子；Dn为需要学习的字典；αn，i为稀疏系数，其非零值个数不能大于T0，T0为所需的系数的稀疏...
【技术特征摘要】
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...
【专利技术属性】
技术研发人员：梁栋，刘建博，王圣如，刘新，郑海荣，
申请(专利权)人：中国科学院深圳先进技术研究院，
类型：发明
国别省市：
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