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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. 相似文献
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实现了基于低场0.35 T磁共振成像系统的大脑功能磁共振成像(functional Magnetic Resonance Imaging,fMRI)的研究. 基于质子密度加权的快速自旋回波(Turbo Spin Echo,TSE)图像,重点研究增强低场fMRI显著性的方法,目的在于提高低场fMRI的可用性. 结果表明:健康受试者在执行手动任务期间,大脑运动区的信号强度变化可以由基于血管外质子信号增强 (Signal Enhancement by Extravascular water Protons,EEP)的对比机制探测. 优化TSE序列参数能提高图像SNR和扫描速度,并在统计分析中增加外在屏蔽图像,可以有效地提高低场下fMRI研究结果的显著性. 相似文献
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磁共振成像(MRI)是一种无电离辐射的非介入性的眼内肿瘤检测方法,但分辨率和运动伪影是成像过程中不易克服的困难.以往的扫描方法或是不可避免的引入运动伪影,或是需要受试者做精确的配合,增加了成像的难度,给受试者带来不舒适的体验.本文提出了一种以超分辨率理论为基础的新的磁共振眼球成像方法,使用一种特制的眼球线圈,对眼部区域扫描一系列动态的图像,使得不同方向上的采集分辨率互补.最后经过预处理、配准、超分辨率重建等操作,得到高质量的磁共振眼球图像.实验结果表明,这种方法可以在不需要受试者做额外配合工作的情况下,得到更加清晰的磁共振眼球图像. 相似文献
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压缩感知(CS)技术和并行成像技术(主要是SENSE技术、GRAPPA技术等)都能通过减少k空间数据的采集量来加快磁共振成像速度,目前已有一些将两种方法相结合进一步加速磁共振成像速度的方法(例如CS-GRAPPA).本文针对数据采集和重建这两方面对现有CS-GRAPPA方法进行了改进,采集方式上采用了局部等间隔采集模板以满足GRAPPA重建的要求,并对采集模板进行随机放置以满足CS重建的要求;数据重建时,根据自动校正数据估算GRAPPA算法中欠采行的重建误差,并利用误差的大小确定在CS算法中保真的程度.不同磁共振图像重建实验的结果表明:与现有方法相比,本文方法能够更好地保留原有图像细节并有效减少伪影. 相似文献
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提出了一种基于NI PXIe-7966R(National Instruments Corporation,美国)的磁共振成像(MRI)接收机设计方案,进行磁共振信号直接采样、数字下变频(DDC)和数据上传,以及磁共振图像恢复.使用NI LabVIEW FPGA(National Instruments Corporation,美国)开发平台,对NI PXIe-7966R板载现场可编程门阵列(FPGA)内构建的所有功能模块进行了设计仿真和硬件描述语言生成,使其能灵活实现DDC功能.设计的接收机的采样速度为50 Mbps、模数转换位数为16位、带宽设置范围为100 Hz~1 MHz,并具有较好的滤波效果.实验结果表明,该设计方案是一种高性能的磁共振接收机方案. 相似文献
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自闭症,又称作孤独症,是一种常发生在儿童中的广泛性发育障碍,表现为交流障碍、语言障碍以及重复刻板的行为和狭窄的兴趣爱好. 磁共振成像作为一种无损伤的和多参数的影像方法,其各种检测手段均被应用于自闭症实验研究,其中结构磁共振成像(sMRI)和功能磁共振成像(fMRI)研究居多. 研究表明自闭症患者脑部结构发生了显著性改变. 该文综述了当前世界上利用磁共振结构成像研究自闭症的主要成果,包括结构磁共振成像研究脑体积变化,扩散张量成像研究自闭症的脑白质损伤. 该文也说明磁共振成像是一种十分有用的研究工具,有望在将来更多被用于探索自闭症的未知领域. 相似文献
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提出了一种提高磁共振成像(MRI)信噪比的有效方法.该方法在每次采集回波信号前,能够快速、灵活地控制MRI接收机的增益,实现磁共振信号动态范围的压缩;在图像重建之前采用双精度浮点运算扩展动态范围压缩的磁共振信号,最终得到信噪比提高的重建图像.在1.5 T超导MRI系统上进行了自旋回波序列的水模成像,实验结果表明,相比传统的基于固定接收增益的扫描图像,利用该方法得到的T1加权图像信噪比可以提高10%.和其他提高磁共振信号动态范围的方法相比,该方法无需增加额外硬件电路,避免多次采集图像,因而具有实现成本低的优点,是一种提高MRI信噪比的有效方法. 相似文献
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为解决以往基于深度学习的滑膜磁共振图像分割模型存在的分割精度较低、鲁棒性较差、训练耗时等问题,本文提出了一种基于Dense-UNet++网络的新模型,将DenseNet模块插入UNet++网络中,并使用Swish激活函数进行训练.利用1 036张滑膜磁共振图像数据增广后的14 512张滑膜图像对模型进行训练,并利用68张图像进行测试.结果显示,模型的平均DSC系数为0.819 9,交叉联合度量(IOU)为0.927 9.相较于UNet、ResUNet和VGG-UNet++网络结构,DSC系数和IOU均有提升,DSC振荡系数降低.另外在应用于相同滑膜图像数据集和使用相同的网络结构时,Swish函数相比ReLu函数有助于提升分割精度.实验结果表明,本文提出的算法对于滑膜磁共振图像的病灶区域的分割有较好的效果,能够辅助医生对病情做出判断. 相似文献
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Tumor segmentation from magnetic resonance imaging (MRI) is important for volume estimation and visualization of nasopharyngeal carcinoma (NPC). In some cases, segmentation using the general multispectral (GM) method often obtained poor results due to the high false positives caused by complex anatomic structures and serious overlap in feature space. In this study, a texture combined multispectral fuzzy clustering (TCMFC) segmentation algorithm was proposed. A texture measure of T1-weighted (T1) MR image was introduced by calculating the two-order central statistical information of every pixel within a window after the window convolution operation. The texture measure and the intensities in T1 and contrast-enhanced T1 images formed the new 3-D feature vector for fuzzy clustering implemented by semi-supervised fuzzy c-means (SFCM). Testing showed that by reducing the false positives significantly, the TCMFC method achieved improved segmentation results, compared with the GM method. 相似文献
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磁共振成像(MRI)实验时常采用多次扫描累加平均提高图像信噪比(SNR),但当扫描过程中运动引起图像变形时,简单地累加平均就无法奏效.为此,本研究组曾提出一种匹配加权平均方法(MWA)提高图像的信噪比.在此基础上,该文提出一种旋转不变的非局域均值算法(RINLM),即选取圆形邻域区域并将其划分为一系列以中心像素为圆心的等面积圆环,再计算模式的相似性.RINLM算法可以更好地利用图像中旋转的冗余信息、找到更多的相似结构,提高算法的去噪性能.我们把该方法应用于低信噪比图像序列的平均和去噪中,可以更好地处理旋转的局部运动.与非局域均值算法(NLM)相比,RINLM算法可以进一步提高图像的信噪比;与MWA方法相比,其与RINLM算法的结合可以进一步提高磁共振图像序列信噪比,更好的保持图像边缘信息. 相似文献
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