非笛卡尔并行磁共振成像重建技术进展与挑战

"这篇论文是关于非笛卡尔并行磁共振成像重建技术的最新研究进展，探讨了几种主要的重建方法，包括敏感度编码（SENSE）、共轭梯度敏感度编码（CG SENSE）、非笛卡尔自标定并行采集方法（non Cartesian GRAPPA）、基于数据一致性的迭代方法（SPIRiT）以及压缩感知技术，并分析了各自的优缺点和技术挑战。" 在磁共振成像（MRI）领域，传统的k空间采样方式是笛卡尔路径，但非笛卡尔采样已经成为一种提升成像效率和降低对人体生理影响的有效手段。非笛卡尔采样能够充分利用梯度系统性能，减少梯度变化率（dB/dt），从而减少可能引发的不适反应。当结合并行成像技术，非笛卡尔采样能显著加快成像速度，但也使图像伪影问题更为复杂。 首先，敏感度编码（SENSE）和共轭梯度敏感度编码（CG SENSE）是两种常见的重建技术。它们依赖于精确的线圈敏感度分布测量，理论上可提供最佳重建结果，但实际操作中，获取这些信息可能会遇到困难。 其次，非笛卡尔自标定并行采集方法（non Cartesian GRAPPA）不需预先知道线圈敏感度，而是通过已知的采样模式进行近似计算，这降低了对测量的依赖，但限制了其适应不同非笛卡尔采样模式的能力。 SPIRiT则是一种融合了SENSE和GRAPPA优点的迭代优化方法，它通过迭代过程来求解图像，能够在一定程度上兼顾重建质量和速度，但同样需要处理复杂的伪影问题。 最后，压缩感知（Compressed Sensing, CS）技术是近年来的研究热点，其核心思想是利用图像的稀疏性，在较少的数据下重构高质图像。CS技术与现有迭代优化并行成像方法相结合，能够在保证图像质量的同时，进一步提高成像速度和效率，因此被视为未来研究的重要方向。 这篇论文详细概述了非笛卡尔并行磁共振成像重建技术的现状和挑战，对于理解这一领域的最新进展和未来发展趋势提供了有价值的参考。随着技术的不断进步，这些方法有望进一步改善MRI的成像质量和速度，服务于临床诊断和科学研究。