基于磁敏感的磁兼容金属植入物的正对比磁共振成像

在磁共振成像中,磁共振兼容金属植入物的磁化率较高,从而导致图像信号的缺失与失真,严重影响装置的精准定位和评估。2014年,有学者提出一种正对比成像方法,利用偏移180°回聚脉冲的自旋回波序列,结合特有的定量磁化率重建算法,重建出近距离放射颗粒的正对比图像。在此基础上,文章对该方法进行进一步扩展,在西门子3 T人体磁共振成像系统上,将该方法应用到活检针和过滤器等较大金属介入装置的正对比成像。活检针和过滤器水模磁共振成像实验结果表明,这种正对比成像方法可应用于较大的金属装置,有效地抑制了金属伪影,获得清晰的正对比图像,提高了装置定位和评估的精准度。     

阿尔茨海默氏症研究中的磁共振成像数据分析

首先综述了当前结构磁共振成像、功能磁共振成像和扩散张量磁共振成像3种技术在阿尔茨海默氏症研究中的现状;其次介绍和分析了上述3种磁共振成像数据的主要处理方法;最后介绍了基于阿尔茨海默氏症的神经影像数据库及其诊断平台的建设状况.另外,也提到了此课题在该领域的一些研究进展.     

磁共振并行成像技术综述

介绍了常用的磁共振成像加速方法,其中并行成像尤为重要,因为它可以和其他加速方法互补;还介绍了5种常见的并行成像方法:利用局部灵敏度的部分并行成像、灵敏度编码、空间谐波同时获取、泛化自校正部分并行获取、与基于阵列线圈灵敏度的并行编码与复原.最后,讨论了这5种方法的互相联系,以及在工业上的应用,并展望了动态成像和非笛卡尔坐...     

瞬态磁共振弹性成像的仿真与算法研究

磁共振弹性成像技术可以量化人体组织弹性属性。磁共振弹性成像的弹性波激励方式有稳态和瞬态两种。由于人体组织的特殊性,弹性波在组织中传播情况复杂。文章通过建立一个磁共振弹性成像的有限元仿真平台,对瞬态磁共振弹性成像技术进行数值建模,并针对瞬态磁共振弹性成像设计了基于到达时间的弹性重构算法。通过 MATLAB编程处理仿真得到的瞬态磁共振弹性成像数据,最终导出瞬态磁共振弹性成像的结果。数值平台仿真的稳态和瞬态磁共振弹性成像对比实验表明,瞬态磁共振弹性成像对于反射和衍射具有较好的抗干扰能力,对于深处的小尺寸组织,具有较高的灵敏度和较好的精准度,而基于到达时间的算法能够实现瞬态磁共振弹性成像的弹性重构。     

《磁共振原理与设备》教学实验研究

MRI实验教学在部分高校中是不可或缺的,但是随着MRI成像的高速发展,也慢慢突显出传统实验的不足和弊端。该文针对MRI教学在原理、结构、功能,及在专业教学和人才培训中的应用做了详细阐述。利用GY-3DNMR-10三维核磁共振成像教学仪、MRI图像处理软件和医院捐赠的MRI设备来完善MRI实验教学。     

磁敏感加权成像的后处理算法与临床应用

磁敏感加权成像可以无创地显示颅内静脉结构,对脑肿瘤、血管畸形等疾病具有重要临床意义。该文分析磁敏感加权独特的成像后处理和重建算法的具体步骤,通过仿真图像验证其有效性。该方法对幕上微小静脉结构、肿瘤及血管畸形病灶的显示敏感性优于传统磁共振成像法。     

基于压缩感知的心脏磁共振快速成像的应用现状与发展趋势

为了改善心脏磁共振成像(Cardiac Magnetic Resonance,CMR)在实际应用中成像时间长且存在运动伪影等不足,将压缩感知理论(Compressed Sensing,CS)引入其中,充分利用K空间信息冗余的特性,实现由部分K空间数据重构心脏组织影像,在减少伪影、保证精度的同时加快成像速度。结合近3年的国内外文献,首先对CMR现状、常用序列和技术以及采样模式、压缩感知理论框架分别进行阐述;其次对CMR的最新成果及应用现状进行综述和概括;然后介绍压缩感知图像重构的相关定量评价指标,给出作者在CS-CMR图像重构方面的研究进展;最后总结当前研究中的不足,并展望未来的发展方向。     

基于相容粒度空间的医学图像融合技术*

针对传统像素级图像融合方法割裂像素间联系的问题,将医学图像融合与粒度计算相结合,从粒度的角度研究医学图像融合技术,提出基于相容粒度空间的医学图像融合算法。该算法通过将待融合源图像进行小波变换,然后对小波系数构造多层次的相容粒度,最后选择合适的层次进行粒度融合并进行小波逆变换形成最终的融合图像。实验结果表明,该算法在MRI与MRA的图像融合中是有效的。     

磁共振成像系统的设计和实现

通过分析磁共振成像的业务处理流程，提出了磁共振成像系统的实施方案，阐述了该方案的设计思路和具体实现方法，验证了该方案的可行性和正确性。     

Reduction of artifacts in images from MR truncated data using singularity spectrum analysis

In this paper,the theory of signal singularity spectrum analysis (SSA) is proposed,Using SSA theory,a new method is presented to reduce truncation artifacts in magnetic resonance(MR) image due to truncated spectrum data.In the scheme,after detecting signal singulatrity locations using wavelet analysis in spectrum domain,SSA mathematic model is constructed,where weight coefficients are determined by known truncated spectrum data.Then,the remainder of the truncated spectrum can be obtained using SSA.Experiment and simulation results show that the SSA method will produce fewer artifacts in MR image from truncated spectrum than existing methods.     

基于自适应稀疏表达的并行磁共振重建方法

为精确地进行并行磁共振成像,文章利用字典学习的强大捕捉细节和稀疏开发能力,提出了一种基于自适应稀疏表达的重建方法。该方法将并行磁共振重建问题转化为最小化由字典学习和数据拟合项构成的目标函数,并采用了分而治之的方案求解未知变量。为验证其有效性,将该方法与目前主流的两种方法在人体实际磁共振数据上进行了测试。测试结果显示,文章提出的方法能在抑制图像噪声的同时较好地保存图像细节。     

基于鲁棒估计的并行磁共振成像中部分数据重建算法

部分傅立叶数据重建和多通道并行成像是两种有效的磁共振快速成像技术,两种技术都是通过减少梯度编码步数来缩短数据获取时间.结合技术相比于单项技术可以更加有效地提高扫描速度.但是,由于在部分数据恢复过程中由于共轭对称性的破坏会产生破坏数据并且带来相位偏移,使得在之后进行的并行重建过程产生误差,造成重建图像产生伪影.文中提出了...     

定量磁共振图像的深度学习重建方法进展

磁共振成像是一种应用广泛的无创医学成像方法,因其丰富的软组织对比度可以成像人体几乎所有内部结构,包括器官、骨骼、肌肉和血管,已成为临床医学影像诊断的利器。然而磁共振成像存在两大公认的瓶颈：成像速度慢、扫描操作烦琐。深度学习给磁共振成像带来莫大的契机,给传统磁共振加速成像带来新的可能。鉴于该领域的快速发展性质,本文旨在总结文献中报道的大量深度学习和磁共振图像重建相结合的方法,以更好地了解该领域。本文简单介绍磁共振成像在多通道线圈接收的并行加速和压缩感知加速下的深度学习重建方法,其中单对比度图像可通过多通道接收线圈提供的冗余度用于加速,多对比度图像可额外使用不同对比度图像这一维度用于加速,动态图像与多对比度图像类似可额外使用时间维度用于加速,本文也将介绍深度学习在这些方面的发展。随着磁共振成像近年来由定性多对比度成像向定量多参数成像的发展,其中定量成像的图像中可内含多对比度图像,如何借用深度学习提供的能力将定性多对比度图像映射到参数图也是一个难点,近年来这一方向也获得了较快的发展,文中也将针对这方面内容进行调研并介绍。针对上述内容,分别介绍国际研究现状和国内研究现状,拟更好地总结国内外研究的发展的异同和趋势。最后对深度学习助力定量磁共振成像方面进行了展望。     

功能磁共振成像在认知神经科学中的应用

BOLD-fMRI作为一种非侵入性的成像技术,不但能以高时空分辨率实时地呈现大脑不同区域的活动变化,而且能够客观、精确地定位具有特殊反映的功能脑区,因此在现代神经科学尤其是认知神经科学领域得到了广泛地应用,取得了许多重大发现和突破。主要介绍和讨论BOLD-fMRI在认知神经科学几个热点领域的最新研究进展。     

MR图像运动伪影的遗传算法校正

磁共振成像过程中,由于患者的生理运动或自主性运动会使扫描数据发生相位偏移,致使重建图像含有运动伪影,从而降低成像的质量,而且严重的伪影则会影响医生对病灶的精确定位。为了能有效地抑制运动伪影,利用遗传算法高度并行、随机和自适应全局寻优的特点,提出了基于遗传算法的运动伪影修正方法,即采用逐次修正扫描信号在K空间中已偏移的相位的方法来抑制伪影。基于遗传算法的修正方法,由于能有效校正扫描数据的相位偏移,因而可达到抑制运动伪影的目的。实验表明,该方法对由较小运动引起的伪影有很好的抑制作用,对含噪声及较大运动引起的伪影的抑制作用,与经典的迭代算法相比,也有很大地改善。     

回波平面成像中基于相位恢复的ghost伪影校正

EPI技术是基于方向相反的频率读出的梯度来交替采集MR信号的奇、偶回波，但是，由于成像物体的磁敏感性、化学位移及磁场曰。的不均匀性等因素的影响会导致奇、偶回波之间产生相位移动，因而会产生ghost伪影。为了消除成像中产生的ghost伪影，提出了基于相位恢复的ghost伪影消除方法，即用数学形态学的方法确定支撑域，支撑域外的ghost伪影被置为零，首先获得模板图像；然后以最小熵为收敛准则运行迭代算法，直到得到满意的图像。实验证明，运用该方法能够明显地降低ghost伪影，可见这种方法是可行的。     

扩散磁共振图像的大脑微结构成像研究综述

微结构成像是基于扩散磁共振成像在活体内表征人脑组织微结构特性的技术，现已被广泛应用于神经科学研究和临床应用中.微结构成像模型将不同组织特性和磁共振信号相关联以估算组织的微观特性.本文首先介绍微结构成像的研究现状及不足，之后从信号模型与多隔室模型两个角度综述了经典的大脑微结构成像方法，总结这两类模型存在的优点及不足，并介绍微结构量化分析方法，最后对微结构成像技术进行总结和展望.     

基于多通道并行采集的部分可分离函数高分辨动态磁共振成像

部分可分离函数(Partial Separability,PS)是一种高分辨动态磁共振稀疏成像模型,可以对心脏等运动目标实现高 分辨动态成像,然而该模型需要充足的扫描数据才能进行图像重建,因此存在扫描时间较长的缺点。文章在 PS 模型基础 上,利用并行成像原理对磁共振数据进行降采样,从而缩短 PS 模型的扫描时间。数学仿真和载体实验结果表明,该方法 可以准确重建出高时空分辨率磁共振图像并且将扫描速度提高 2～3 倍。     

基于局部空间数据的功能磁共振图像运动校正

在脑功能磁共振实验中,运动校正是数据预处理的关键环节。运动校正的结果对后续的脑区定位、功能连接等分析有着重要的影响。但因数据量较大,常规分析软件对实验数据进行运动校正时做了一些简化处理,校正误差较大。为减少这种误差,提出了一种基于局部空间数据的运动校正方法,首先从数据获取的角度构造功能像各切片的局部空间数据,然后利用修正的Gauss-Newton最优化方法估计各切片相对于参考图像做刚体变换后的空间位置,最后利用Delaunay三角剖分方法重构功能像以实现精确校正。仿真实验及实际的视觉实验数据分析结果表明,该方法具有较高的校正精度,是一种有效的功能磁共振数据运动校正方法。     

采用贝叶斯决策概率型DT-MRI的脑白质纤维追踪成像

弥散张量磁共振成像(DT-MRI)的脑白质纤维追踪成像可无创重建脑白质纤维的三维结构,而现有追踪成像方法一般仅考虑局部纤维的弥散倾向,对纤维束几何结构的综合考虑不足,为此提出一种贝叶斯决策概率型的纤维追踪成像算法.该算法通过纤维束当前体素的弥散张量方向和纤维束几何结构信息,利用贝叶斯决策理论估算追踪下一体素的方向概率分布;按照概率分布对纤维束进行加权采样,重建纤维束的三维结构图像.最后利用文中算法在合成弥散张量数据上进行了成像仿真,在真实脑部DT-MRI数据上进行了成像实验.仿真和实验结果表明,该算法能实现预期的脑白质纤维追踪成像,比现有追踪成像方法结果更可靠,可重复性更强.