压缩感知与并行计算：强不均匀场下的EPI扭曲矫正与螺旋MRI重建

"基于压缩感知和并行计算的无参考扫描EPI扭曲矫正和螺旋MRI稀疏重建技术在处理不均匀磁场中的应用" 这篇文档详细探讨了在云计算环境中，如何利用压缩感知(Compressed Sensing)理论和并行计算技术解决在不均匀磁场条件下，如EPI(Echo Planar Imaging)扫描和螺旋MRI(Spiral Magnetic Resonance Imaging)成像所遇到的问题。EPI是一种常用的超快速序列，在功能磁共振成像(fMRI)和动态MRI中占有重要地位，而螺旋MRI则因其高效采集特性在多种成像应用中具有优势。然而，这两种技术都对磁场不均匀性极为敏感，可能导致EPI图像扭曲和螺旋MRI图像模糊。 传统的解决方案通常需要额外的采集步骤来获取磁场映射(field map)，或者无法有效应对强非均匀磁场问题。论文提出了一种新的EPI校正算法，无需额外采集即可对强局部非均匀磁场问题进行矫正。该算法将磁场映射表示为二维傅里叶基的线性组合，结合压缩感知、凸优化、相位解包裹(Phase Unwrapping)以及蜂鸟搜索(Cuckoo Search)等技术，实现了EPI图像和磁场映射的同时重构。 通过模拟实验和实际实验，该方法展示出了显著的性能提升，能够有效减少图像失真，提高图像质量和诊断准确性。这一创新性的方法充分利用了云计算的并行计算能力，加速了数据处理速度，对于在临床实践中实现更准确、更快速的MRI成像具有重要意义。 此外，压缩感知理论在此处的应用，允许以较少的数据采样实现完整的图像重建，大大降低了数据采集的时间成本，这对于需要实时反馈或高效率的医疗成像场景尤其关键。并行计算技术则有助于解决大规模数据处理的挑战，使得在不均匀磁场条件下，复杂图像恢复任务变得更为可行。 这篇文档深入研究了云计算环境下的医学成像技术，特别是针对不均匀磁场下的EPI扭曲矫正和螺旋MRI图像重建，通过引入压缩感知和并行计算，提供了一种高效且精确的解决方案，为未来医疗成像技术的发展提供了新的思路和实践依据。