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![基于矩陣低秩逼近的動(dòng)態(tài)MRI重建.pdf_第1頁(yè)](https://static.zsdocx.com/FlexPaper/FileRoot/2019-3/14/17/441e8af5-be27-49c0-8f20-c68a08e46a71/441e8af5-be27-49c0-8f20-c68a08e46a711.gif)
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文檔簡(jiǎn)介
1、磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging,MRI)是一種重要的醫(yī)療診斷技術(shù),它能夠?qū)铙w器官及組織進(jìn)行非侵入式、無(wú)創(chuàng)式成像并獲得詳細(xì)的診斷影像,在臨床上得到了廣泛應(yīng)用。對(duì)一些動(dòng)態(tài)現(xiàn)象進(jìn)行成像在核磁共振成像應(yīng)用中至關(guān)重要,例如心臟動(dòng)態(tài)MRI可測(cè)定心臟功能并了解心肌損害的情況;灌注動(dòng)態(tài)MRI能夠反映器官組織的血流動(dòng)力學(xué)狀態(tài)。動(dòng)態(tài)MRI是由一系列隨時(shí)間變化的MRI序列組成,可以看成是多維信號(hào)。在實(shí)際應(yīng)用中由于硬件設(shè)備等
2、因素影響,動(dòng)態(tài) MRI掃描時(shí)間較長(zhǎng),通常獲得的圖像有噪聲干擾,因而對(duì)一些不配合的病人檢查常感到不易,對(duì)運(yùn)動(dòng)性器官常常顯示不清楚,從而嚴(yán)重影響醫(yī)生的診斷。為了獲得高清晰度的動(dòng)態(tài)MRI,近年來(lái)許多學(xué)者從成像技術(shù)、掃描技術(shù)和圖像恢復(fù)算法方面提出了一些解決方法。但是現(xiàn)有的技術(shù)沒(méi)有有效利用動(dòng)態(tài) MRI空間和時(shí)間上的冗余性,從而導(dǎo)致獲得的結(jié)果信噪比低,存在偽影等缺陷。
在此背景下,本文從動(dòng)態(tài) MRI存在高度冗余性這一先驗(yàn)知識(shí)的分析入手,將
3、動(dòng)態(tài) MRI相似圖像塊組的低秩性作為恢復(fù)模型中的正則項(xiàng),從而建立優(yōu)化問(wèn)題從低分辨率動(dòng)態(tài)MRI中獲得方便醫(yī)生診斷的動(dòng)態(tài)MRI。本文的主要工作和貢獻(xiàn)點(diǎn)在于:
1.分析挖掘動(dòng)態(tài)MRI的先驗(yàn)特性,指出了動(dòng)態(tài)MRI在空間和時(shí)間維上存在豐富的冗余性,可表現(xiàn)為整個(gè)三維空間上的非局部自相似性,經(jīng)過(guò)統(tǒng)計(jì)分析發(fā)現(xiàn),將動(dòng)態(tài) MRI沿著時(shí)間方向和空間方向分成三維圖像塊后,非局部自相似圖像塊構(gòu)成的矩陣的秩比較小。
2.針對(duì)現(xiàn)有的圖像恢復(fù)方法沒(méi)
4、有充分利用動(dòng)態(tài)MRI空間和時(shí)間上的非局部冗余性,本文提出一種基于非局部矩陣低秩的動(dòng)態(tài) MRI壓縮感知重建方法。其基本思想是,通過(guò)采樣少量的MR圖像信息利用動(dòng)態(tài)MRI的稀疏性作為約束建立圖像恢復(fù)的優(yōu)化問(wèn)題來(lái)獲得高質(zhì)量的圖像,這樣不僅減少了動(dòng)態(tài) MRI獲取的時(shí)間而且提高了圖像的分辨率。具體的操作步驟為,首先對(duì)動(dòng)態(tài) MRI沿著空間和時(shí)間軸進(jìn)行分塊獲得三維圖像塊,對(duì)三維圖像塊進(jìn)行聚類,然后將相似圖像塊的先驗(yàn)低秩特性作為正則項(xiàng)加入優(yōu)化問(wèn)題。本文中
5、我們用logdet(?)替代傳統(tǒng)的核范數(shù)來(lái)逼近低秩項(xiàng)rank(?),通過(guò)交替迭代優(yōu)化對(duì)低秩矩陣和動(dòng)態(tài)MRI求解。
3.針對(duì)獲取的動(dòng)態(tài)MRI都會(huì)受到未知噪聲的干擾,大部分去噪方法無(wú)法對(duì)噪聲未知的圖像進(jìn)行去噪,本文提出了基于低秩逼近的動(dòng)態(tài)MRI盲去噪。與動(dòng)態(tài)MRI壓縮感知恢復(fù)相同的是這里也將非局部相似圖像塊的低秩特性作為去噪優(yōu)化問(wèn)題的正則項(xiàng)。同時(shí)對(duì)動(dòng)態(tài) MRI圖像塊的噪聲估計(jì)方法進(jìn)行了研究,探討了相似圖像塊噪聲與矩陣奇異值之間的關(guān)
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