压缩感知技术在磁共振成像重建中的应用与优势

"基于压缩感知的磁共振成像重建算法研究" 磁共振成像（Magnetic Resonance Imaging，MRI）是一种先进的医学成像技术，它利用磁场和射频脉冲来探测人体组织内的原子核，生成高分辨率的内部结构图像。由于MRI不涉及放射性物质，因此对患者来说是安全的，同时能提供丰富的软组织信息，广泛应用于临床诊断。然而，MRI的一个主要缺点是扫描时间较长，导致成像过程缓慢，这不仅增加了患者的不适感，也可能限制了在紧急情况下的应用。 压缩感知（Compressed Sensing，CS）理论是由Donoho和Candès等人提出的一种信号处理新概念，它改变了传统的采样理论。在经典采样理论中，奈奎斯特采样定理规定，为了无失真地恢复信号，采样频率必须至少等于信号最高频率的两倍。然而，压缩感知理论表明，只要信号满足一定的稀疏性条件，即大部分数据可以被表示为少数非零元素，就可以以远低于奈奎斯特频率的速率进行采样，然后通过有效的重构算法恢复原始信号。 在MRI领域，压缩感知理论的应用可以显著减少所需的采样数据量，从而加快成像速度，同时保持或甚至提高图像质量。通过精心设计的采样策略和优化的重建算法，可以减少扫描时间，使患者在更短的时间内完成检查，提高患者体验，同时降低医疗成本。此外，对于那些无法长时间保持静止的患者，如儿童或有运动障碍的患者，压缩感知技术更是带来了巨大的福音。 本毕业设计主要关注基于压缩感知的MRI重建算法的实现与优化。通过MATLAB仿真工具，设计并编写了相应的仿真程序，利用MATLAB软件中的模块库构建了MRI成像系统的模型。在仿真过程中，可以观察到，采用压缩感知算法后，不仅可以提升重建图像的质量，还可以显著减少算法执行时间，从而加速整个成像过程。 在实际应用中，压缩感知的MRI重建算法通常结合快速扫描序列，如快速自旋回波（FSE）、梯度回波（GRE）等，以进一步提高效率。同时，通过调整采样策略和重构算法参数，可以在保证图像质量的同时，适应不同类型的成像任务和不同的患者群体。 压缩感知在MRI中的应用是一项具有广阔前景的技术，它将MRI的成像速度推向新的高度，同时保持了成像的准确性和细节表现力，对于推动MRI技术的发展和临床应用具有重要意义。未来的研究将继续探索如何进一步优化压缩感知算法，以应对更复杂、更高要求的成像挑战。