一种新的磁共振图像处理流水线的设计与实现

磁共振图像的重建、后处理及可视化是磁共振成像（MRI）系统的重要组成部分.本文开发了一个新的用于磁共振图像重建、后处理及可视化的开源框架YAP（Yet Another Pipeline），利用此框架可以方便地构建图像处理流水线.与现有的一些其他开源框架相比，本文开发的框架具有如下特点：（1）采用基于接口的设计，可使用基于接口的插件对流水线的功能进行扩展；（2）允许用户使用编写脚本的方式构建图像处理流水线，编辑与修改流水线都很方便；（3）支持带有分支结构的流水线，便于流水线的构建与调试.目前，该框架已经在商用系统中获得了应用.     

核磁共振实验辅助设计专家系统

采用CLIPS作为事实推理核心,以Visual C++为界面开发工具,设计开发了核磁共振实验辅助设计专家系统软件．该软件可以根据用户提供的关于实验目的、样品特性和谱仪能等信息,建议所需进行的核磁共振实验．在用户反馈实验结果后,该系统可以进一步提出建议,如此循环往复．对于建议进行的实验,系统也给出脉冲序列、参数设置、注意事项等与实验相关的详细信息．本系统对于核磁共振的教学也可以起到辅助作用．     

基于GPU加速的磁共振血管造影图像的并行分割与追踪算法

在应用磁共振血管造影图像进行临床诊断时,临床医生往往需要提取感兴趣区域(Region Of Interest,ROI)的部分血管.这个工作传统上需要手工进行,费时费力.该文提出一种并行的血管分割与追踪算法,利用现代图形处理器(Graphics Processing Unit,GPU)所具备的大规模并行计算能力进行快速的血管分割.首先将三维图像网格化为共面的立方体,并行处理每个立方体,确定立方体中哪些表面有血管通过,以及立方体中哪些体素包含血管.之后再将该结果用于串行的全局分割与血管追踪处理.实验结果表明,利用这种先并行后串行的方法,可以在1 s之内完成全脑血管的分割,分割的结果也更准确.     

基于背景信息的磁共振成像尖峰噪声消除

磁共振成像扫描过程中如果在K空间中出现尖峰噪声,将会严重影响图像质量. 该文提出了一种利用磁共振图像背景信息来定位并修复尖峰噪声的方法. 首先将K空间数据沿着频率编码k_x和相位编码k_y 2个方向分别进行一维傅立叶变换,然后在获得的2个中间域数据中,分别截取出背景区域, 进行一维反傅立叶变换得到与背景对应的频率域数据,通过对背景频率域数据的分析,获得尖峰噪声的k_x和k_y坐标,最后对异常点进行修复. 该算法可以很好地消除各种模式的尖峰噪声,与已有的算法相比,能够更好地处理K空间中连续多个相位编码行上出现尖峰噪声的情况,有效地消除图像伪影.     

压缩感知同步扫描重建及其采样方案的研究

压缩感知(compressed sensing,CS)-磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)技术使用随机欠采样的k空间数据来重建图像,大大提高了成像速度.但典型的CS重建很费时,这也是CS-MRI临床应用的主要障碍之一.针对这一问题,该文提出了在扫描时同步进行CS图像重建的方案.在同步重建的过程中,可以实时显示重建图像的结果,用户可以根据图像质量来决定何时终止扫描,这样可以在节约扫描和重建时间的同时,更好地控制图像质量.由于预先无法确定最终的采样率,因此传统的变密度随机采样方法并不完全适用.该文设计了适用于同步重建过程的采样模式生成方案,同时提出了分段采样方法,把采样过程分为两个阶段,不同阶段使用不同的概率密度函数(probability density function,PDF)确定待采样的相位编码行.模拟实验的结果表明,与使用单一密度函数的采样方案相比,分段采样方案能够在整个同步扫描重建过程中始终获得更好的图像.     

基于稀疏重建的磁共振图像尖峰噪声消除方法

磁共振图像K空间中的尖峰噪声会严重影响图像质量.该文在磁共振图像压缩感知的共轭梯度重建法的基础上,提出一种新的利用磁共振图像稀疏性进行尖峰噪声修复的方法.传统的共轭梯度重建是通过小波域迭代进行的,对于K空间的尖峰噪声的消除不是最适合.首先提出压缩感知的K空间重建算法,该算法与小波域重建等效.在此基础上,提出可以较好地修复尖峰噪声的K空间部分重建算法.即在迭代过程中,以图像的稀疏性作为约束条件,仅修改尖峰噪声所遮盖区域的数据,其他位置的数据保持不变.该算法与传统的插值算法及共轭梯度算法相比,能够更好地修复K空间尖峰噪声点,减少图像伪影,同时降低了对尖峰噪声定位准确性的要求.