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磁共振弥散张量成像作为一种特殊的磁共振成像方法,其优点是可以从微观领域评价组织结构的完整性,它也是显示神经纤维束走向的唯一方法。弥散张量成像技术已经广泛应用于人脑、心脏的临床扫描,并且成像区域有向全身各器官扩展的趋势。但由于弥散张量成像特殊的成像特点,导致其扫描时间过长。这样极易引起运动伪影,甚至会超出病人的承受能力,在一定程度上限制了其在临床上的应用。因此,如何提高成像速度已成为该研究领域的热点问题。压缩感知理论作为近几年兴起的一种快速成像方法,已经成功应用于磁共振成像中。本文对如何进一步加速弥散张量成像进行了初步探索和研究。论文的主要工作如下: (1)优化了变密度欠采样形式。本文根据弥散张量图像所对应的k空间数据的结构特征,先构造出自适应欠采样概率密度函数,再生成欠采样形式,最后利用压缩感知方法重建弥散张量图像。结果显示,与传统的Monte-Carlo变密度欠采样方法相比,自适应变密度欠采样方法减小了弥散张量图像的重建误差,重建效果较好。 (2)利用分布式压缩感知理论实现了快速弥散张量成像。弥散张量图像间相关性很高,满足联合稀疏模型,可以利用分布式压缩感知方法进行重建。本文利用分布式压缩感知方法联合重建出了所有的弥散图。结果显示,与每幅图像分别进行压缩感知重建的方式相比,分布式压缩感知方法的重建误差较小,弥散各向异性分数及表观弥散系数等参数的计算较准确。但是使用分布式压缩感知方法时,要保证图像的信噪比SNR在25以上。 (3)不同弥散方向上的弥散图像之间的相关性很高,利用差值重建方法可以进一步加快成像速度。通过一次预扫描,得到任意方向下的弥散图,并把其作为参考图。把待重建的各个弥散方向上的图像与之相减,便可以得到一系列稀疏度很高的差值图像。先利用压缩感知理论重建出差值图像,再把差值图像与参考图像相加,即得到待重建图像。结果显示,与传统的压缩感知重建方法相比,当成像速度提高2倍以上时,差值重建方法可以欠采样更少的点来重建出更高质量的图像。