1、時間分辨率和空間分辨率對于臨床診斷動態(tài)磁共振成像來說具有非常重要的意義，因而促進了很多快速成像方法的產生。k-t principal component analysis(k-tPCA)作為廣泛使用的線性采集加速技術（k-t broad-use linear acquisition speed-uptechnique，k-t BLAST）的延伸，是一種經典的高時間分辨率和高空間分辨率的重建算法，已經被廣泛應用到自由呼吸的心臟灌注、腦灌注

2、等具有高頻帶信號的動態(tài)快速成像中。它利用主成份分析技術提取時空相關關系作為時間基本函數，從根本上改變了信號重建逆問題，提高了重建圖像的時間保真度。但是，當快速采樣的加速因子不斷提高時，k-t PCA的重建結果會隨之出現不斷增大的圖像噪聲和無法容忍的混疊偽影，極大地影響了k-t PCA算法在高幀頻成像方面的應用。
　　近年來，稀疏數據的重建已經應用在很多動態(tài)并行成像領域。通過將重建算法直接作用于稀疏性數據，可以得到比原始數據更好的重

3、建結果。因此，針對k-tPCA的上述問題，本文進行了基于人工稀疏的動態(tài)磁共振成像算法研究。文中提出稀疏k-t PCA重建算法，旨在結合人工稀疏的思想進一步提高k-t PCA的重建性能。通過消除由稀疏性重建得到的初始圖像誤差，提高重建的時間分辨率和信噪比，改善高倍加速重建中的圖像質量。此外，基于現有的殘差k空間稀疏性方法，本文又提出了殘差k空間k-t PCA算法作為對比。
　　文中通過仿真數據和實際人體成像數據分析了傳統(tǒng)k-tPCA