[发明专利]一种基于多尺度低秩模型的心脏磁共振成像方法

摘要

本发明公开了一种基于多尺度低秩模型的心脏磁共振成像方法，为心脏磁共振成像研究探索出新的方法；其采用径向采样轨迹实现心脏K空间数据的欠采样，可实现全心脏数据径向欠采样，加快磁共振数据采集速度，降低磁共振设备的扫描时间；其基于多尺度低秩分解的心脏磁共振数据的最小化表示，能够提高磁共振成像的精度；其通过交替方向乘子方法求解重构图像的凸优化问题，能够提高磁共振成像重构的速度，且重构的图像结果纹理清晰、边缘光滑。

主权项

一种基于多尺度低秩模型的心脏磁共振成像方法，包括如下步骤：(1)利用径向采样轨迹模式对人体心脏的磁共振K空间数据进行欠采样，得到心脏的K空间欠采样数据；(2)对所述的K空间欠采样数据进行傅里叶逆变换，得到初始心脏磁共振图像；(3)通过将心脏磁共振图像分解成对应多尺度的若干个块低秩矩阵，并建立重构心脏磁共振图像的目标函数如下：$\underset{X_1,...,X_L}{min}\left\{\right||F\underset{i=1}{\overset{L}{\Σ}}{X}_i-f|{|}_2^2+\underset{i=1}{\overset{L}{\Σ}}{\mathrm{\λ}}_i\left|\right|X_i\left|{|}_{*}\right\}$其中：F为系统矩阵，f为K空间欠采样数据，|| ||₂为2范数，|| ||_*为核范数，X_i为第i个块低秩矩阵，i为自然数且1≤i≤L，L为块低秩矩阵的个数且为大于1的自然数，λ_i为对应X_i的正则化系数；(4)根据初始心脏磁共振图像对上述目标函数进行最小化求解，得到L个块低秩矩阵X₁～X_L，进而对这些块低秩矩阵进行求和即重建得到心脏磁共振图像。