磁共振成像中涡流效应的仿真

为研究涡流对磁共振(MRI)图像的影响,提出了MRI中涡流效应的仿真方法。在基于Bloch方程的仿真方法的基础上增加描述涡流的数学模型从而实现MRI中涡流效应的仿真。为验证仿真结果,首先在一台0.3T永磁MRI系统上测量了涡流模型的参数,然后在该系统上设计并实现了带有附加梯度的自旋回波(SE)序列用以显示零阶涡流的影响。仿真图像和实际图像均显示了和理论分析相符的混叠伪影,同时利用仿真程序补偿实际接收信号,可以明显地减小重建图像的伪影。以上实验结果验证了仿真程序的正确性。     

磁共振成像中涡流效应的仿真

为研究涡流对磁共振(MRI)图像的影响,提出了MRI中涡流效应的仿真方法。在基于Bloch方程的仿真方法的基础上增加描述涡流的数学模型从而实现MRI中涡流效应的仿真。为验证仿真结果,首先在一台0.3 T永磁MRI系统上测量涡流模型的参数,然后在该系统上设计并实现了带有附加梯度的自旋回波(SE)序列用以显示零阶涡流的影响。仿真图像和实际图像均显示了与理论分析相符的混叠伪影,同时利用仿真程序补偿实际接收信号,可以明显地减小重建图像的伪影。以上实验结果验证了仿真程序的正确性。     

逆滤波在消除磁共振图像运动伪影中的仿真和应用研究

由于自主运动、呼吸和器官搏动等原因,在磁共振成像过程中会造成运动伪影.该文对脑部、胸部和腹部磁共振图像仿真出不同的运动伪影,通过逆滤波方法和位移纠正来消除运动伪影和复原原始图像.实验结果表明,该文方法可以较好地消除运动伪影并复原原始图像.     

一种基于层选择的弥散张量优化算法

为了从带伪影的弥散加权数据中重建更准确的张量,提出了一种基于层选择的张量优化算法.首先对弥散加权图像中常见的3种伪影(波状、层间运动和对比度伪影)进行定性分析,分别提取3种对应的特征(小波标记、相似度和相关性)来识别这些伪影,从而区分出正常图层和伪影图层.然后,利用正常图层数据进行张量重建.模拟实验结果验证了这3种特征对弥散加权图像中相关伪影判断的有效性,且对波状伪影和层间运动伪影的判断率均大于90%.真实数据实验结果表明,与类似算法相比,所提算法可以更好地改善部分各向异性伪彩图中的偏色现象,在白质结构分析中提供了更准确的方向信息.     

SPECT影像呼吸运动参数辨识与伪影校正的体模研究

为了提出一种单光子发射断层扫描成像(SPECT)影像呼吸运动参数估计和伪影校正方案,该文通过对伪影图像的方向微分和自相关分析分别辨识出体模的运动方向和幅度,根据匀速运动和正弦振动拟合的系统点扩散函数,运用Wiener滤波和Richardson-Lucy盲反卷积(RL)算法校正伪影。结果表明:5个典型运动方向和幅度辨识的结果均与实际值接近,RL算法校正伪影经过5次迭代后图像质量总体优于维纳滤波。通过图像后处理估计运动参数,运用迭代反卷积可以有效的校正图像伪影,可能成为一种更方便实用SPECT/PET(正电子发射断层扫描成像)图像呼吸伪影解决方案。     

一种快速自旋回波的受激回波伪影校正方法

研究了快速自旋回波产生受激回波的原理,以及受激回波与射频脉冲相位角之间的关系.针对快速自旋回波脉冲序列提出了一种受激回波伪影校正方法.通过两次激发分离出自旋回波与受激回波,然后调整预散相梯度的面积使受激回波与自旋回波中心重合,并修改180°回聚脉冲相位角使受激回波与自旋回波同相位.在1.5T超导磁共振成像系统对校正方法进行了验证,经过受激回波伪影校正后,快速自旋回波图像的信噪比提高了57.08%,图像伪影降低了76.12%.实验结果表明,所提出的方法可以有效抑制受激回波对快速自旋回波成像的影响,提高了图像质量.     

磁共振弥散加权成像涡流失真系统性矫正算法研究

针对基于EPI扫描序列的弥散加权成像技术中存在的涡流失真现象,给出一种基于图像配准的系统性失真矫正方法.矫正过程以非弥散加权图像为参考图像,利用二值蒙版分割图像消除高b值图像脑脊液区域对比度差异影响,在迭代互相关ICC算法基础上结合相邻层的变形参数进行平滑得到系统性配准参数.比较实验表明,结合相邻层信息能减少两两配准带来的矫正误差,得到更好的矫正效果.     

成像涡流的检测方法

提出了一种在磁共振成像装置中用水模成像来作图涡流的检测方法。该方法可用于检测涡流的大小和空间分布。该方法也可用于测定涡流补偿调试的结果。     

飞利浦核磁共振接收线圈维修和图像伪影解决方案

无线射频线圈是磁共振影像系统的一个重要组成部分。其功能是发射射频脉冲、接受MRI信号,是MRI系统成像的一个重要环节。在MRI中,伪影是指图像中与实际解剖结构不符合的部分,主要表现为图像信息的变形,模糊,叠加或缺失。一部分伪影产生的原因是由于系统故障,必须加以辨认;而大多数的伪影是由于技术内在的原因,无法完全消除,但可以通过选择合理的成像技术来消除或降低对诊断的影响。     

基于FDK反投影权重的锥束DSA重建算法

针对锥束数字减影血管造影成像系统(DSA)锥角增大而导致锥束伪影严重的问题,提出了一种基于FDK的反投影权重锥束DSA重建算法.分析了圆扫描轨迹远端伪影的成因,针对短扫描阴影区域导致的Radon空间数据缺失,提出了一种距离变量的反投影权重函数,并将其作为约束条件引入到FDK算法中,实现扫描轨迹远端区域的数据补偿,扩大图像重建区域.应用该算法对无噪声和有噪声的模拟投影数据,及自行研发的锥束DSA的实际扫描数据分别进行了重建试验.结果表明,文中算法较FDK类算法(Parker-FDK)对大锥角投影数据可明显抑制锥角伪影,其归一化均方距离判据和归一化平均绝对距离判据比Parker-FDK均降低了5％.     

基于前馈补偿的永磁同步电机电流谐波抑制方法

为抑制永磁同步电机电流的谐波,提出了一种前馈补偿的方法。通过对电机dq轴电流的Fourier分析,研究电机dq轴电流谐波的频率组成及其产生原因。利用前馈补偿的方法,对不同频率的电流谐波分别进行补偿。通过自动搜寻算法,得到补偿电压的幅值和相位,对电机的不同运行状况进行在线补偿。在搭建的1.25kW的永磁同步电机系统上进行了实验,经前馈补偿后,dq轴电流的6、12次谐波降低了85%左右。     

A novel method for evaluating and improving the 1H-MRSI glioma data quality

Metabolic information obtained by proton magnetic resonance spectroscopic imaging (1H-MRSI) has been approved to be a powerful tool to identify either benign or malignant glioma, as well as to confirm the tumor level. However, 1H-MRSI data are affected by various factors, such as the thermal noise, eddy currents, susceptibility artifacts, and rigid body motion. To get accurate quantitative metabolic information, the key problem is to assess the 1H-MRSI data quality. In this paper, we introduce a new evaluating system to filter the data, and a new method, called wavelet denoising method, to improve the data quality under the evaluating system. Experimental results on 1H-MRSI glioma data demonstrate that preprocessing is prerequisite and the proposed algorithm with evaluating system is effective.     

A novel method for evaluating and improving the ~1H-MRSI glioma data quality

Protonmagneticresonancespectroscopicimaging(1H MRSI)hasbeenintensivelystudiedtoquantita tivelyanalyzegliomaforclinician[1—3],including definingthetumorboundary,tumorpropertyandde terminingthetumorlevel.However,rawgliomadata of1H MRSIusuallyinvolvevariousartifacts,suchas thethermalnoise,eddycurrents,susceptibilityarti facts,rigidbodymotion,physiologicalpulsationflow andhardwareissues,whichsignificantlyaffectthe accuracyofthemeasuredresults.1H MRSIisdiffer entfrommagneticresonanceimaging(…     

各向异性媒质中三维涡流场的等效源法

提出计算各向异性媒质中三维涡流场的等效源法。该法是将各向异性媒质中涡流场问题转化为附加等效源的各向同性媒质中涡流场问题。还提出实现等效源法的迭代算法，该算法是用通常的求解各向同性媒质中涡流场的方法（如有限元法、边界元法、模拟源法等）迭代计算附加等效源的各向同性媒质中涡流场。文中还给出了等效源迭代算法的收敛条件。由于每次迭代都可以利用计算各向同性场的中间结果，所以迭代计算所需的机时不多。文中给出了计算实例。     

基于快速分裂Bregman迭代的全变差正则化SENSE磁共振图像重建

在并行磁共振成像中，由于敏感度编码(SENSE)重建过程的病态性，当加速因子增大时，其重建图像的信噪比将会明显降低.通过深入分析全变差(TV)正则化的SENSE重建模型，引入一种高效快速的分裂Bregman迭代算法来得到优化解，进而有效改善图像重建效果.分别对磁共振的体模数据和大脑数据进行仿真实验研究.结果表明，与传统TV正则化SENSE重建相比，此算法不但迭代次数少、收敛速度快，而且能够有效消除混叠伪影，提高图像信噪比并减小归一化均方误差.     

联合局部和全局稀疏表示的磁共振图像重建方法

针对在压缩传感中独立使用全局或局部稀疏字典所分别导致的图像细节或整体图像结构信息的丢失,提出了一种联合利用局部和全局稀疏约束来捕捉磁共振图像细节和整体结构信息的磁共振图像重建算法。该算法首先从特定的磁共振图像中训练出稀疏字典,然后利用该字典进行局部稀疏编码。其次,利用预定义的全局字典来加强磁共振图像的全局稀疏性。最后,在局部和全局稀疏的共同约束下,利用非线性共轭梯度算法来对重建模型进行求解。整个重建过程可以重复迭代以逐步改善重建质量。实验结果表明:当下采样因子达到10时,相比于字典学习算法(dictionary learning MRI,DLMRI),提出的算法在重建质量上可以提高1-6dB。