[发明专利]一种基于CS压缩感知技术的快速磁共振成像方法

说明书

技术领域

本发明属于磁共振成像领域，涉及一种基于压缩感知技术的快速磁共振成像方法。

背景技术

磁共振成像MRI(Magnetic Resonance Imaging)是一种利用体外测量的核磁共振信号产生体内器官物理和化学特性的断层图像成像技术。由于MRI对机体没有不良影响，具有较高的软组织分辨能力等优点，目前已在临床疾病检测中得到广泛应用。但是，MRI在临床应用中还经常受到数据采集时间过长的限制，这限制了对某些病人的检查，影响了病人接受检查时的舒适程度。对每个病人的长时间检查，加重了病人接受MRI检查的经济负担，制约了医院昂贵MRI设备的利用率，也影响了医院的经济效益。

成像速度是MRI多种应用中的重要因素，成像速度提高的一个重要方面是提高数据采集速度。研究人员已通过改进MRI硬件、研究快速序列和有效的采集轨迹来缩短采集时间。MRI的数据采集是一个多维k-空间(频率空间)曲线的往返移动过程，移动的速度受到物理条件如梯度系统性能的影响。梯度系统受到最大梯度值和最大梯度上升率(Slew-Rate)的限制，高的梯度值和快速的梯度切换会产生病人的周围神经刺激，病人的生理限制了梯度系统性能的发挥。

MRI图像的分辨率与k-空间数据采集的个数相关，采集的数据个数越多、分辨率就越高，带来的时间花费也越高。因此，如何在不降低图像质量条件下减少数据采集总量成为进一步快速磁共振成像的关键。

目前已申请的有关MRI快速数据采集的发明有：利用并行MRI加速成像的方法和系统(200410031404.3)，提出通过利用放置在MRI系统中的目标周围的接收器线圈阵列获取多个磁共振信号进行并行成像的方法和系统。并行成像方法和MRI设备(200710128781.2)，提供一种使用多个接收线圈采集数据，通过利用相应接收线圈的灵敏度系数加权的方法合成图像。磁共振成像快速广义自校准并行采集图像重建算法(200410082376.8)提出一种磁共振成像快速广义自校准并行采集图像重建算法，该算法实质是一种改进的GRAPPA并行图象重建算法。以上三种方法都是基于并行有规律的采集数据，并行数据采集要用到参考扫描等方法来计算多个数据采集线圈的加权系数，但由于磁共振磁场在不同情况下的均匀性不一致(如人体进入磁场前后的磁场就会不一致)，因此很难准确的计算出各线圈的加权系数，从而影响了重建图像的精度。

以上申请的发明专利表明，缺少一种有效的数据采集方式，在缩短数据采集时间的同时，无需估算多个线圈的加权系数就能直接重建出高质量的图像。

近年来，CS压缩感知(Compressed Sensing)技术突破了香浓(Shannon)采样定理关于采样速率必须高于2倍信号带宽的极限，目前在信号处理等多个领域已成为新的研究热点。简单的说，压缩传感技术是利用信号自身或其在变换域中的稀疏性，只需随机采集少量的数据点，就可通过非线性重建等算法恢复出原始的信号。

目前已申请的有关压缩感知技术方面的发明专利有：宽带移动通信中利用压缩感知减少导频数的信道估计方法(200910079441.4)，提出一种利用压缩感知技术的原理，降低系统估计信道时所需的导频符号个数和保证信道估计性能的方法。一种稀疏信号的重构方法(200910023785.3)提出一种稀疏信号的重构方法，主要解决从观测向量重构原始稀疏信号速率低的问题。基于压缩感知技术的分布式信源编码的方法(200910242622.4)，提出利用压缩感知技术的优点和视频图像的稀疏特性，形成一种新的分布式信源编码方法。基于正交匹配追踪的具有压缩感知过程的信号检测方法(201010032485.4)，提出一种基于正交匹配追踪的具有压缩感知过程的信号检测方法，解决了利用现有的压缩感知实现信号检测时需要重构信号所带来的资源浪费的问题。传感器网络物理信号协同压缩感知系统及感知方法(200910198056.1)，提出一种传感器网络物理信号协同压缩感知系统及感知方法。以上专利主要应用于宽带移动、无线电等信号检测和处理领域。

以上申请的发明专利表明，还没有一种专门针对MRI快速成像压缩感知技术方面的专利。

发明内容