基于SENSE和GRAPPA的并行磁共振图像重建算法

• 作者: 常严 张广才 徐雅洁 杨晓冬 王雷 陈蓝钰
• 来源期刊: 中国医学物理学杂志
• 关键词: 并行磁共振图像重建 SENSE算法 GRAPPA算法 K空间 信噪比 线圈灵敏度
• 年，卷（期）: 2015,（5）
• 所属期刊栏目: 医学影像物理与临床应用
• 页码范围: 617-621
• 分类号: R318
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-202X.2015.05.002

摘要

并行磁共振成像技术降低了采样时间,提高了成像速度和图像分辨率,但重建图像信噪比有所下降.为此提出了一种基于SENSE (Sensitivity Encoding)和GRAPPA (GeneRelized Autocalibrating Patially Parallel Acquisitions)的并行成像算法,降低由于减少采样行而造成的信噪比损失.在采集较少K空间中心自标定(ACS)行基础上,先用GRAPPA算法拟合出更多中心数据估计得到较为精确的线圈灵敏度,采用共轭梯度法进行图像重建,得到质量较好的重建图像,进而结合估计的线圈灵敏度进行交替迭代优化,计算出误差较小、分辨率较高的最终重建图像.采用了不同加速因子的人脑磁共振K空间欠采样数据以验证该算法的重建性能.仿真实验结果表明,该算法重建出的MR图像从视觉效果上和定量对比结果上都优于已有算法.尤其是在加速因子较大、采样行数较少时可以重建出质量更高的磁共振图像,具有更低的归一化均方误差和更高的信噪比(能提高22％).新算法降低K空间采样行的同时,提高了并行磁共振重建图像信噪比并降低了噪声干扰.